动态线性模型的商业化应用
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学习人数 161 课时数量 2课时 课程时长 0小时 17分钟
课程介绍

本演讲视频来源于华东师范大学统计学院统计之都主办的第八届中国R语言会议(上海会场),请大家关注会议官方网站统计之都网站,获取更多资料。如有问题请加本站官方QQ群:321311420。

演讲摘要

动态线性模型(DLM)是一类应用广泛的时间序列模型,贝叶斯预测方法是这种模型的经典预测算法。贝叶斯预测方法不仅仅依赖于t时刻以往的历史数据和根据模型的知识进行预测,还可包括专家的经验信息以及主观的判断来进行预测,这对于预测突发事件特别又用,而历史数据以及预先规定的模型并不能完全反映它们。当发现模型性能不好时,可求助于专家的经验和信息,对模型进行改进。贝叶斯预测方法,相对于Box-Jenkins传统的时间序列方法而言,有它的优点,它不必假设Box-Jenkins方法所必须的平稳性假设。贝叶斯预测方法通过人的主观经验给出先验分布,使得对数据量的要求大大减少。

本演讲分三个部分

  1. 以多渠道营销的动态ROI评估为案例背景,介绍DLM的模型形式
  2. 介绍DLM的其他应用场景:百度旅游预测等
  3. 介绍我们在实际项目中如何设计估计DLM模型的R包,如何将R包的分析功能通过API的方式整合到业务系统中。
版权声明

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授课教师
雪晴数据网创始人,北理工大数据创新学习中心导师团成员,2017年1月获“微软最有价值专家”荣誉称号。毕业于中国人民大学统计学院,曾获CQF国际数量金融认证,先后任新华社指数中心技术总监、SupStat Analytics中国区首席技术官。在统计咨询、数据挖掘、开发数据驱动的商业解决方案等领域有近十年的经验,曾为国家统计局、微软、惠普、德勤咨询、联想、丰田、招商银行、花旗银行、东方航空、中国移动、中国电信、中国联通等机构做过数据科学方面的培训和咨询。曾开发贝叶斯动态线性模型的R包ssDLM,译作有《R语言编程艺术》、《实用数据分析》和《R语言临床数据分析》,主讲的在线公开课《R语言数据分析入门》、《R语言大规模数据分析实战》已在多个平台上发布,累积学习人数过万人。
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