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阿里运筹优化算法之时序预测模型系列

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 周健

随着智慧电商的发展,运筹优化算法工程师需求呈现大规模上涨,尤其是在物流和供应链领域,而且大部分已经部署了机器学习和深度学习。如仓库的选址,货位规划,车辆调度,动态定价,销量预测等。大部分都需要用到场景建模和时序预测模型。本 Chat 主要针对当下时序预测模型做相关总结和分析工作。

在本场 Chat 中,会讲到如下内容:

  • 如何构建时间序列模型的环境以及重要依赖
  • 时序序列数据的处理与建模
  • 单变量时序预测模型的例举和剖析
  • 基于 ARIMA 模型的销量预测分析

适合人群: 对时间序列预测机器学习算法有兴趣的技术人员和研究者

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