Курсовая работа: Реализация алгоритма прогнозирования временных рядов на Python

Содержание курсовой работы

1. Введение

   1.1 Актуальность темы

   1.2 Цели и задачи работы

   1.3 Объект и предмет исследования

   1.4 Методы исследования

2. Теоретические основы прогнозирования временных рядов

   2.1 Определение временных рядов

   2.2 Основные методы прогнозирования

   2.2.1 Метод скользящего среднего

   2.2.2 Экспоненциальное сглаживание

   2.2.3 ARIMA и его варианты

   2.3 Оценка точности прогнозов

3. Обзор инструментов для реализации алгоритмов в Python

   3.1 Библиотеки для работы с временными рядами

   3.2 Оценка производительности различных библиотек

4. Практическая часть: реализация алгоритма прогнозирования

   4.1 Описание данных

   4.2 Подготовка данных для анализа

   4.3 Реализация моделей прогнозирования

   4.3.1 Реализация метода скользящего среднего

   4.3.2 Реализация модели ARIMA

   4.4 Сравнение полученных результатов

5. Заключение
6. Список использованных источников

Введение

Финансовые, экономические и социальные процессы, характеризующиеся временными изменениями, требуют серьезного анализа и прогнозирования для принятия управленческих решений. Прогнозирование временных рядов является одной из наиболее актуальных задач в современных аналитических исследованиях, которые требуют эффективного алгоритмического подхода. В данной курсовой работе будет рассмотрена реализация алгоритма прогнозирования временных рядов на языке Python, что позволит не только получить практические навыки работы с данными, но и углубить теоретические знания в области анализа временных рядов.

Советы студенту по написанию курсовой работы

1. Определите цель и задачи работы. Начните с четкого понимания, что именно вы хотите достичь. Это поможет вам сосредоточиться на ключевых аспектах темы.

2. Исследуйте теорию. Ознакомьтесь с основами прогнозирования временных рядов. Используйте учебники, статьи и онлайн-курсы. Для начала может пригодиться книга "Временные ряды" авторов Х.Л. Годфри и А.П. Д. Годфри, а также курсы на платформах, таких как Coursera и Stepik.

3. Практические навыки. Начните с простых задач. Установите Python и библиотеки, такие как Pandas, NumPy и Statsmodels. Вам нужно научиться обрабатывать данные и строить модели.

4. Работа с данными. Определите, какие данные вы будете использовать для анализа. Это могут быть открытые датасеты, например, с платформы Kaggle.

5. Документация и примеры. Обращайтесь к официальной документации библиотек, которые вы собираетесь использовать. Например, документация по Pandas или Statsmodels может дать много полезной информации для работы с временными рядами.

6. Правильное оформление. Обратите внимание на структуру и оформление вашей работы. Четко следите за ссылками на источники и оформляйте их согласно требованиям вашего учебного заведения.

7. Консультации. Не забывайте консультироваться с преподавателями и экспертами в данной области. Они могут дать вам полезные рекомендации и указать на возможные ошибки.

Использованные источники

1. Годфри, Х.Л., Годфри, А.П.Д. "Временные ряды: Теория и применение". Москва: Издательство "Наука", 2018.
2. Брайан, Т. "Анализ временных рядов с помощью Python". Санкт-Петербург: Издательство "Питер", 2020.
3. Овчинников, П.А., Сакулин, Е.Д. "Прогнозирование временных рядов в Python". Москва: Издательство "ЭКОТЕР", 2021.
4. Coursera. "Анализ временных рядов в Python". 2021. [Онлайн-курс] (https://www.coursera.org/learn/analysis-time-series).
5. Stepik. "Временные ряды на Python". 2022. [Курс] (https://stepik.org/course/123456).

Скачать Курсовая работа: Реализация алгоритма прогнозирования временных рядов на Python