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Data Science如何做时间序列Time Series分析？
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
在日常分析中最常见的观察预测就是根据时间序列。而随着云计算和IoT物联网的发展，时间序列相关的数据量急剧膨胀，如果你可以高效地分析时间序列数据，使之产生业务价值，可以为求职加分色彩。与此同时，时间序列相关数据在各行各业都有许多重要应用，经济金融，市场销售等。我们有哪些常用分析手段处理相关数据呢？
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Time Series 的应用场景，分析流程
Time Series 背后的数学模型，评价准则
如何进行Time Series数据预测
有哪些常用分析手段？
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