Tecniche di forecasting

SESSIONE CHIUSA - L'analisi delle serie storiche.

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Perchè Partecipare

Il corso intende introdurre il concetto di serie storica e fornire gli strumenti necessari allo studio dei fenomeni osservati. Le principali applicazioni dell’analisi delle serie storiche riguardano l’identificazione del comportamento di un fenomeno e la capacità di prevedere il futuro forecasting della serie osservata.

A chi è rivolto

Analisti Marketing, Business Intelligence e Customer Intelligence Consultant, addetti al Risk Management, Business Analysts, Sales Managers.

Materiale / Servizi compresi

  • Materiale didattico (Dispense ed esercitazioni)
  • Attestato di partecipazione
  • Coffee Break (uno a metà mattina e uno a metà pomeriggio)
  • Pranzo a buffet

Responsabile e docente

Il corso sarà tenuto da Gianluca Emireni

Gianluca è “Advanced and Predictive Senior Consultant” in Horsa S.p.a. Ha una laurea in statistica ottenuta all’Università di Padova. Ha maturato oltre 10 anni di esperienza lavorando per Enti di ricerca ed imprese private su progetti data-driven: data modeling e progettazione di Datawarehouse,  l’implementazione di strumenti per la Business Intelligence. Ha svolto la sua attività di docenza come insegnante di supporto nei corsi di “Metodologia della ricerca quantitativa”, su temi riguardanti l’analisi delle fonti ed il trattamento dati e più in generale sulla suite statistica R.

Prezzi (Iva esclusa)

Costo per partecipante: € 690,00 (+ iva = € 841,80)

Sconto Aziende: sconto di 50% a partire dal 2° partecipante della stessa azienda; dal 3° ingresso free
Promozione "EARLY BIRD": ulteriore sconto di € 50,00 a partecipante per iscrizioni entro il 30/3/2015

PROMOZIONE CLIENTI INNOVATION SURVEY

ISCRIZIONI ENTRO IL 5/6/2015

Programma
  • Cos’è una serie storica
  • Introduzione all'analisi delle serie storiche: definizioni generali, rappresentazioni grafiche
  • Le componenti non osservabili di una serie storica: il trend, il ciclo, la componente stagionale, la componente erratica
  • L'analisi classica delle serie storiche: il modello additivo ed il modello moltiplicativo, la determinazione del trend
  • Metodi non parametrici: le medie mobili
  • Analisi delle stagionalità e destagionalizzazione
  • Analisi moderna delle serie storiche: i modelli ARIMA
  • Funzioni di autocorrelazione
  • Processi non stazionari: processi ARIMA e SARIMA
  • Forecasting: previsioni effettuate sulla base di modelli ARIMA

Orari:

9.00 - 18.00

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Modulo di iscrizione

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