R ile zaman serilerini analiz edin ve modelleyin
R dilinde zaman serisi analizi: ts/xts nesneleri, STL ayrıştırma ve düzgünleştirme, ADF/KPSS durağanlık testleri, fark alma, ACF/PACF ile derece seçimi, ARIMA/SARIMA kurma ve artık tanılaması uygulamalı işlenir.
ts, xts ve forecast paketiyle zaman serisi analizi
Bu eğitim, R dilinde zaman serisi verisinin analizini baştan sona uygulamalı öğretir. ts, zoo ve xts nesneleriyle tarih indeksli veri oluşturma, okuma ve hizalama ele alınır. Trend, mevsimsellik ve artık bileşenlerine ayrıştırma (decompose, STL) ve hareketli ortalama ile düzgünleştirme uygulanır. Durağanlık kavramı, ADF ve KPSS testleri, fark alma (differencing) ve log dönüşümü işlenir. Otokorelasyon ve kısmi otokorelasyon (ACF/PACF) grafikleriyle model derecesi belirleme, ARIMA/SARIMA kurulumu, artık (residual) tanılaması ve Ljung-Box testi gösterilir. forecast ve tseries paketleriyle gerçek veri setleri üzerinde model kurma ve değerlendirme yapılır.
3 Gün. Her gün dört modül; her konu RStudio'da gerçek zaman serisi verisiyle uygulanır.
Orta Seviye — R ile zaman serisi analizi: ts/xts/zoo nesneleri, ayrıştırma, durağanlık, ACF/PACF ve ARIMA.
RStudio ortamında gerçek zaman serisi veri setleri üzerinde ts/forecast paketleriyle adım adım analiz.
Trend ve mevsimselliği STL ile ayırarak seriyi doğru okursunuz.
ADF/KPSS ve fark almayla modellemeye hazır durağan seri elde edersiniz.
ACF/PACF ile derece seçip ARIMA/SARIMA modeli kurarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Vektör, veri çerçevesi ve fonksiyon kullanımına aşinalık faydalıdır.
Ortalama, varyans ve korelasyon kavramlarını bilmek gerekir.
Çizgi grafiği ve dağılım yorumlama avantaj sağlar.
R ve RStudio kurulu; forecast, tseries, xts paketleri yüklü ortam.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
ts/xts ile tarih indeksli zaman serisi nesneleri kurarsınız.
STL ile trend, mevsimsellik ve artığı ayırırsınız.
ADF/KPSS test eder ve fark almayla seriyi durağanlaştırırsınız.
Otokorelasyon grafikleriyle model derecesini belirlersiniz.
ARIMA/SARIMA modellerini kurar ve katsayıları yorumlarsınız.
Ljung-Box ve artık analiziyle modeli tanılarsınız.
RMSE/MAPE ile modelleri karşılaştırıp seçersiniz.
R Markdown ile tekrarlanabilir analiz raporu üretirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Veri sınıflandırma, şifreleme, maskeleme, erişim kontrolü ve KVKK/GDPR uyumuyla hassas veriyi uçtan uca koruyun. Orta seviye veri güvenliği eğitimi.
Detayları Gör →
BI stratejisi, mimari, veri yönetişimi, KPI tasarımı ve veri kültürüyle kurumsal iş zekâsı programını başarıya taşıyın. Orta seviye BI liderlik eğitimi.
Detayları Gör →
Tablosal BI modelinde partition tasarımı, artımlı yenileme, VertiPaq ve DAX optimizasyonuyla büyük Power BI/SSAS modellerini ölçeklendirin. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Dev/test/prod ortamları, Git sürümleme, deployment pipeline ve CI/CD ile BI projelerini güvenle üretime taşıyın. Orta seviye BI dağıtım eğitimi.
Detayları Gör →
Veri modeli, ölçü ve zaman zekâsı, etkileşimli görseller ve ad-hoc analizle iş zekâsı raporlamasını uygulamalı öğrenin. Orta seviye BI eğitimi.
Detayları Gör →