Explore les méthodes de prévision de la demande, l'analyse des séries chronologiques, la prévision des tendances et l'application du modèle Holt-Hiver.
Explore la prévision de la demande par le biais de l'initiation du modèle, y compris l'identification des tendances, les composantes saisonnières et la détermination du niveau de base, afin de valider et de surveiller les erreurs de prévision.
Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
Couvre PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité, expliquant la maximisation de la variance, les problèmes de vecteurs propres et les avantages de Kernel PCA pour les données non linéaires.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.
Explore des modèles pour la prévision, la planification collaborative des ventes et des opérations, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'optimisation des stocks.
Explore la réduction des dimensions linéaires grâce à la PCA, à la maximisation de la variance et à des applications réelles telles que l'analyse des données médicales.
Couvre la sélection des modèles, les diagnostics et les prévisions dans lanalyse des séries chronologiques, en mettant laccent sur les défis de déterminer lordre du modèle basé sur les fonctions dautocorrélation et dautocorrélation partielle.
Discute de la gestion de la demande, des méthodes de prévision et des étapes de la prévision de la demande, en soulignant l'importance de prévisions précises.
Couvre les modèles ARMA pour la prévision des séries chronologiques, en discutant des implications, des propriétés des erreurs de prévision, des défis avec les prédictions et des modèles de covariance.
Explore les méthodes de prévision, les prévisions professionnelles pour l'économie suisse et la qualité des anticipations dans les secteurs de l'immobilier et de l'économie.
