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Prognosen mittels statistischer Methoden

Seminarinformationen

Seminar-Ziel

In diesem Seminar erhalten Sie eine Einführung in die Grundlagen des statistischen Lernens und in die Vorhersage von zukunftigen Trends und Ereignissen mit Hilfe von im Zeitablauf gesammelten Daten. Es werden die notwendigen vorbereitenden Schritte für die numerische Datentransformationen thematisiert, in die in statistische Regressionsmethoden, neuronale Netze und Support Vector Machines (SVM) eingeführt sowie die möglichen Evaluationsmethoden solcher Prognosen und die Messbarkeit deren Vorhersagevalidität diskutiert. Nach dem Seminar sind die Teilnehmer in die Lage, das erworbene Wissen für eigene Prognoseprobleme, z.B. im Bereich  Finanzdaten oder als Sensordaten in der Produktion, einzusetzen. Basis für viele der praktischen Übungen ist der Data Mining Suite RapidMiner.

Teilnehmer Zielgruppe

Mitarbeiter, die mit Zeitreihen oder ähnliche Daten arbeiten, Entscheider, Anwender, Analysten und Entwickler

Kurs Voraussetzungen

Erfahrungen mit Computerprogrammen, mathematisches Grundwissen

Seminardauer

  • 2 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

  1. Definition der Reihendaten-Prognosen
  2. Statistisches Lernen: Regression, Neuronale Netze, Support Vector Machines (SVM)
  3. Vorbereitung von Reihendaten für die Prognose: von Reihen zu Datenpunkten
  4. Prognosen mittels der Regressionsmethoden
  5. Auswirkungen Prognosehorizonts auf die Vorhersage
  6. Evaluierung von Vorhersagen: Einstieg in Performance-Kriterien, Kreuzvalidierung und Bootstrapping
  7. Darstellung von Reihendaten und Vorhersagen: hochdimensionale Datenvisualisierungen

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