آموزش MINITAB - مدل سازی پیش بینی و تجزیه و تحلیل سری های زمانی
MINITAB - Predictive Modeling and Time Series Analysis
هدف این برنامه آموزشی کمک به کارآموزان برای تسلط بر تمام مهارت های مورد نیاز برای کار با Minitab است. برنامه آموزشی به کارآموز کمک می کند تا تمامی تحلیل های آماری را با Minitab انجام دهد. همچنین در نظر گرفته شده است که کارآموزان تمام موضوعاتی را که در حوزه Minitab قرار دارند پوشش دهند. موضوعاتی مانند Minitab GUI و آمار توصیفی، تجزیه و تحلیل آماری با استفاده از Minitab، تکنیک های همبستگی در Minitab و مدل سازی پیش بینی با استفاده از Excel در این ماژول آموزشی پوشش داده خواهد شد و پروژه در تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از Minitab و Project on Minitab – مدل سازی رگرسیون در ماژول پروژه پوشش داده خواهد شد. . هدف این دوره کمک به فرد برای دستیابی به دانش کار با Minitab برای انجام تجزیه و تحلیل سری های زمانی و پیش بینی داده ها در انواع مشکلات مبتنی بر آمار است. این به همه کارآموزان علاقه مندی که مایل به گسترش پایگاه دانش خود در زمینه تجزیه و تحلیل داده هستند کمک خواهد کرد. این آموزش همچنین به کارآموزان کمک می کند تا انواع مشکلاتی را که می توان با استفاده از آن حل کرد، درک کنند. پس از پایان دوره، کارآموز با مهارت های مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل سری های زمانی و پیش بینی داده ها پیشرفت می کند.
برای درک معنای "نام" دوره، اجازه دهید نفرین را بشکنیم و کلمه به کلمه آنها را بفهمیم تا هدف دوره برای زبان آموزان روشن شود و ما انتظاراتی را برای زبان آموزان خود داشته باشیم. چه کسی این دوره را دنبال خواهد کرد بیایید شروع کنیم به درک اینکه Minitab چیست. Minitab نرم افزاری است که در موارد استفاده از آمار استفاده می شود. Minitab به عنوان نرم افزار قادر به تجزیه و تحلیل داده ها، تشخیص الگو از طریق آمار، خرد کردن داده ها است. بیشتر محاسبات به صورت خودکار انجام می شود و نمودارها بر اساس عملکرد مورد نیاز توسط تحلیلگر که روی موارد استفاده کار می کند تولید می شود. به طور خاص برای این دوره، ما از Minitab برای تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی استفاده می‌کنیم.
حالا، اجازه دهید بفهمیم تحلیل سری زمانی چیست. داده های سری زمانی مجموعه ای از داده ها در مدت زمانی یا بازه زمانی است. داده‌هایی که در طول زمان جمع‌آوری می‌شوند معمولاً ممکن است ساختار داخلی داشته باشند، به عنوان مثال، همبستگی خودکار، روندها، فصلی بودن، ثابت بودن و بسیاری از این موارد. مثلاً به فروش چتر یا بارانی فکر کنیم. می بینیم که در فروش این اقلام ممکن است با جنبه فصلی مواجه شویم، این که ممکن است در شروع فصل بارندگی فروش بالایی داشته باشند. همچنین، می‌توانیم ببینیم که خود داده‌ها ممکن است خود را به طور خودکار با تبلیغاتی که ممکن است توسط برخی فروشگاه‌ها، آنلاین یا آفلاین تنظیم شده‌اند، و بسیاری دیگر از جزئیات پیچیده‌تر از طریق درک اصول تحلیل سری‌های زمانی مرتبط شوند.
اکنون وقتی می‌دانیم چگونه سری‌های زمانی را تجزیه و تحلیل کنیم، کاملاً آشکار می‌شود که دقیقاً با مطالعات یا فرضیه‌ای که به عنوان بخشی از مطالعه ایجاد کرده‌ایم، چه کنیم. جواب در پیش بینی نهفته است! ما اصول را از طریق داده های سری زمانی تاریخی درک می کنیم و سپس از این بینش عمیق برای پیش بینی یا پیش بینی آینده استفاده می کنیم. به این ترتیب، می‌توانیم روندهای تاریخی و فصلی را به تصویر بکشیم و از آنها برای داشتن بینش بهتری نسبت به آنچه در آینده در انتظار است استفاده کنیم.
این دوره مجموعه‌ای از آموزش‌ها یا موضوعاتی است که به‌خوبی ساخته شده‌اند، اگر باید مبحث تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی را به طور کامل درک کنیم، طبیعتاً به سراغ آنها می‌رویم. این دوره به شما این امکان را می‌دهد تا درک کنید که در سبد تحلیل سری‌های زمانی پروژه حرفه‌ای چه چیزی وجود دارد که به محض شروع پروژه در سازمان خود با آن مواجه خواهید شد. این دوره باعث می‌شود به آن سطحی برسید که «مشت‌های» افرادی باشید که می‌توانند حتی سخت‌ترین مهره‌ها را در دنیای حرفه‌ای بشکنند.
این اعتماد به نفسی که در طول این آموزش ایجاد میکنید، نه تنها در تجزیه و تحلیل حس داده‌های سری زمانی کمک زیادی می‌کند، بلکه به شما این قابلیت را می‌دهد که افرادی را راهنمایی کنید که به تازگی مسیر خود را در تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی آغاز کرده‌اند. این دوره بین یک زبان آموز مبتدی یا پیشرفته تفاوتی قائل نمی شود. ما باید برای همه کسانی که اینجا هستند یاد بگیریم تا افق دانش خود را گسترش دهند. در آخر، مایلیم به این نکته اشاره کنیم که این دوره، پایه ای قوی در تحلیل سری های زمانی ایجاد می کند تا بتوانید یک عمارت مستحکم بر روی این لایه فونداسیون بسازید.
Minitab 01 - کاربرد در مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده (آمار توصیفی) Minitab 01 - Application to Predictive Modeling (Descriptive Statistics)
-
معرفی مدل سازی پیش بینی کننده Introduction of Predictive Modeling
-
رگرسیون غیر خطی Non Linear Regression
-
نمودارهای آنوا و کنترل Anova and Control Charts
-
درک، تفسیر و پیاده سازی با استفاده از Minitab Understanding, Interpretation and implementation using Minitab
-
تفسیر و پیاده سازی را با استفاده از Minitab ادامه دهید Continue on Interpretation and implementation using Minitab
-
مشاهده Observation
-
نتایج برای قیمت های NAV Results for NAV Prices
-
قیمت های NAV - مشاهدات NAV Prices - Observations
-
آمار توصیفی Descriptive Statistics
-
شکایات - مشاهدات مشتری Customer Complaints-Observations
-
مشاهدات ضربان قلب در حالت استراحت Resting Heart Rate Observations
-
نتایج برای متقاضی وام MTW Results for Loan Applicant MTW
-
جزئیات بیشتر در مورد نتایج برای متقاضی وام MTW More Details on Results for Loan Applicant MTW
-
ویژگی های T-Test Features of T- Test
-
متقاضی وام Loan Applicant
-
جفت T - تست Paired T - Test
https://donyad.com/d/d33e
EDU CBA
مهارت های دنیای واقعی را بصورت آنلاین بیاموزید EDUCBA یک ارائه دهنده جهانی آموزش مبتنی بر مهارت است که نیازهای اعضا را در بیش از 100 کشور برطرف می کند. ما بزرگترین شرکت فناوری پیشرفته در آسیا با نمونه کارهای 5498+ دوره آنلاین ، 205+ مسیر یادگیری ، 150+ برنامه شغل محور (JOPs) و 50+ بسته دوره حرفه ای شغلی هستیم که توسط متخصصان برجسته صنعت آماده شده است. برنامه های آموزشی ما برنامه های مبتنی بر مهارت شغلی است که توسط صنعت در سراسر امور مالی ، فناوری ، تجارت ، طراحی ، داده و فناوری جدید و آینده مورد نیاز صنعت است.
نمایش نظرات