Tijdreeksanalyse in R
In mijn vorige blog heb ik uitgelegd hoe je met hulp van de forecast package een voorspelling kan maken met een bestaande tijdreeks. Hier werd gebruik gemaakt van auto.arima, een algoritme dat automatisch het best verklarende Arima model selecteerd. Hoewel dit algoritme enorm handig is, vooral voor de beginnende ‘forecaster’, is het ook van belang om het proces te begrijpen waar auto.arima gebruik van maakt. Dit gaan we in deze blog doen door zelf een tijdreeks te analyseren met behulp van (handmatige)Arima.
Meer weten over wat data voor uw organisatie kan betekenen?
Neem contact op met Hugo Koopmans
Telefoon: +31643106780
E-mail: hugo.koopmans@dikw.com
Blogs
-
Je fietsroutes eenvoudig in kaart brengen... — door Nick van de Venn — last modified 05-05-2022
- Marcel-Jan doet het eenvoudig met behulp van Python.
-
Het DIKW model — door marco — last modified 24-02-2022
- In vier stappen waarde creëren met data
Data Science recente blogs
-
Machine Learning: De gereedschapskist van de data scientist — door marco — last modified 21-12-2021
- Machine Learning algoritmes zijn de gereedschappen voor een data scientist
-
Hoe ethisch is Facebook? — door marco — last modified 05-11-2021
- Is regulering en wetgeving voor AI nodig?
-
Smells like AI — door marco — last modified 01-11-2021
- Artificial Intelligence creëert nieuwe muziek
Data Science Nieuws & Evenementen
-
Data science opleidingen gaan weer van start! — door marco — last modified 08-02-2022
- Vanaf 21 september start ons succesnummer weer! Twaalf weken data science in R, we hebben er weer zin in
-
Aedes data science workshop 2 van 3 — door marco — last modified 07-02-2022
- Voor Aedes organiseert DIKW drie workshops data science
-
DIKW in top 50 beste data science bedrijven — door marco — last modified 22-10-2021
- DIKW is één van snelst groeiende bedrijven volgens MKB Data Science rapport