У вас уже есть заявка на текущий период.
Если вы хотите, чтобы данная программа участвовала в розыгрыше гранта в этом месяце, необходимо добавить ее в папку "Интересные мероприятия".
Или создайте заявку на другой период.
22.05.2020 - 23.05.2020 07.08.2020 - 08.08.2020 13.11.2020 - 14.11.2020 Уточните расписание у организатора. Возможно он не успел обновить расписание.
Форма обучения:
Очная/дневная
Вид мероприятия:
Семинар
Тип мероприятия:
Открытые; Корпоративные
Целевая аудитория
Сотрудники, имеющие базовые навыки работы в приложении MS Excel 2007/ 2010/ 2013, и/или ранее работавшие с предыдущими версиями программы.
Анонс программы
Сформировать умения и закрепить практические навыки, необходимые для максимально эффективного решения производственных задач, требующих использования в работе MS Excel.
Описание программы
Блок 1
Цель: Научиться разбивать временной ряд на компоненты (тренд, сезонность). Разобраться в базовых понятиях. Освоить построение прогноза с помощью экспоненциального сглаживания.
Содержание:
Базовые понятия, используемые в методах прогнозирования.
Особенности данных, которые мы используем при построении прогнозов.
Временная структура ряда и компоненты временного ряда.
5 основных стадий построения прогноза.
Графические инструменты, используемые в анализе временных рядов: график временного ряда, гистограмма, диаграмма рассеяния, ящик с усами.
Описательные статистики.
Критерии качества прогнозов: MAD, MAPE, MSE.
Использование ряда исходных продаж и ряда прироста продаж для построения прогнозов.
Выделение компонент временного ряда.
Тренд, виды трендов, методы выявления трендов.
Способы учета тренда при построении прогноза.
Сезонность, виды сезонности, способы обнаружения сезонной компоненты.
Модели ...
Подробнее о программе
Блок 1
Цель: Научиться разбивать временной ряд на компоненты (тренд, сезонность). Разобраться в базовых понятиях. Освоить построение прогноза с помощью экспоненциального сглаживания.
Содержание:
Базовые понятия, используемые в методах прогнозирования.
Особенности данных, которые мы используем при построении прогнозов.
Временная структура ряда и компоненты временного ряда.
5 основных стадий построения прогноза.
Графические инструменты, используемые в анализе временных рядов: график временного ряда, гистограмма, диаграмма рассеяния, ящик с усами.
Описательные статистики.
Критерии качества прогнозов: MAD, MAPE, MSE.
Использование ряда исходных продаж и ряда прироста продаж для построения прогнозов.
Выделение компонент временного ряда.
Тренд, виды трендов, методы выявления трендов.
Способы учета тренда при построении прогноза.
Сезонность, виды сезонности, способы обнаружения сезонной компоненты.
Модели экспоненциального сглаживания, выбор вида тренда и сезонности.
Требования к исходным данным.
Оценка коэффициентов при построении модели, выбор коэффициентов с использованием экспертных оценок.
Интерпретация выбранной модели.
Оценка качества построенной модели.
Пути улучшения качества модели.
Построение прогноза методом экспоненциального сглаживания.
Тренировочное задание по теме
Результат:
Алгоритм оценки качества прогноза и качества модели
Алгоритм построения прогноза с помощью экспоненциального сглаживания
Обобщенный пошаговый алгоритм построения прогноза
Блок 2
Цель: Научится строить прогнозы с учетом факторов. Освоить алгоритм выделения и учета сезонной составляющей.
Содержание:
Метод сезонной декомпозиции для разложения временного ряда на составляющие.
Использование результатов сезонной декомпозиции при построении прогнозов.
Требования к исходным данным при использовании сезонной декомпозиции.
Минимальная длина ряда.
Понятие корреляции и автокорреляции.
Авторегрессионные модели.
Графики автокорреляций и частных автокорреляций.
Особенности использования авторегрессии.
Анализ результатов авторегрессии и построение прогноза.
Учет сезонности в авторегрессии.
Проверка влияния факторов.
Факторы, влияющие на продажи с запаздыванием.
Выявления периода задержки с помощью кросс-корреляций.
Особенности учета влияния факторов с запаздыванием при построении прогнозов.
Тренировочное задание по теме
Результат:
Алгоритм выделения из ряда его компонент на основе сезонной декомпозиции
Алгоритм построения авторегрессионных моделей
Вы сможете самостоятельно использовать:
многофакторный регрессионный анализ,
методы оценки эффектов от проведенных акций,
прогнозирование временного ряда на основе тренда,
сезонности и автокорреляционной компоненты,
экспоненциальное сглаживание.
! Предварительная подготовка: Желательно заранее прислать наиболее острые и волнующие вопросы из тех, что будут освещаться на семинаре. Это сэкономит время и сделает семинар более практичным.
Методы и формы работы
Семинар является формой активного обучения, целью которого является передача знаний тренера слушателям, получение и развитие практических знаний и навыков при непосредственном выполнении заданий и решении задач, аналогичных производственным.
Во время тренинга каждый слушатель под руководством тренера выполняет практические задания по темам курса на компьютере с установленной программой MS Excel
В процессе работы предусматриваются ответы на соответствующие теме вопросы участников.