This course focuses on data exploration, feature creation, and feature selection for time sequences. The topics discussed include binning, smoothing, transformations, and data set operations for time series, spectral analysis, singular spectrum analysis, distance measures, and motif analysis.
이 강좌는 Analyzing Time Series and Sequential Data 특화 과정의 일부입니다.
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이 강좌에 대하여
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다음 특화 과정의 3개 강좌 중 1번째 강좌:
중급 단계
완료하는 데 약 8시간 필요
영어
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SAS
Through innovative software and services, SAS empowers and inspires customers around the world to transform data into intelligence. SAS is a trusted analytics powerhouse for organizations seeking immediate value from their data. A deep bench of analytics solutions and broad industry knowledge keep our customers coming back and feeling confident. With SAS®, you can discover insights from your data and make sense of it all. Identify what’s working and fix what isn’t. Make more intelligent decisions. And drive relevant change.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 12분 필요
Specialization Overview
In this module you get an overview of the courses in this specialization and what you can expect.
완료하는 데 12분 필요
1개 동영상 (총 2분), 1 개의 읽기 자료
완료하는 데 26분 필요
Course Overview
In this module you learn about the scope of this course and you access the software and files you will use for practices in the course.
완료하는 데 26분 필요
1개 동영상 (총 1분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
Time Series Basics
In this module, you learn about converting transactional sequences to time series. Other topics include exploring signal components in time series via decompositions and binning, and creating new time series features.
완료하는 데 2시간 필요
13개 동영상 (총 28분)
완료하는 데 2시간 필요
Distance Measures
In this module you learn about the usefulness of distance or similarity measures between time series. Calculated distance measure are used as the basis in two analyses.
완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 20분)
Analyzing Time Series and Sequential Data 특화 과정 정보
Using SAS Visual Forecasting and other SAS tools, you will learn to explore time series, create and select features, build and manage a large-scale forecasting system, and use a variety of models to identify, estimate and forecast signal components of interest.
자주 묻는 질문
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