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大数据驱动的市场趋势预测方法

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程适用人群 · 大数据预测市场趋势的整体价值与典型应…
课程导入学习目标
02
大数据与市场趋势预测基础
大数据定义（4V特征） · 市场趋势预测的基本概念 · 传统预测与大数据预测的区别
大数据市场趋势预测基础
03
数据采集与获取
内部数据（销售 · CRM · ERP）与外部数据（社交媒体
数据采集获取
04
数据清洗与预处理
缺失值处理 · 异常值检测 · 去重
数据清洗预处理
05
特征工程
时间特征 · 滞后特征 · 滚动统计特征
特征工程时间特征
06
探索性数据分析（EDA）
趋势可视化 · 季节性分解 · 相关性分析
EDA探索性数据分析
07
时间序列基础
平稳性 · 自相关（ACF/PACF） · 白噪声
时间序列基础平稳性
08
经典时间序列模型
AR · MA · ARMA
经典时间序列模型AR
09
指数平滑与状态空间模型
Holt-Winters · ETS · 状态空间模型（如Kalman滤波）在…
指数平滑状态空间模型
10
机器学习回归方法
线性回归 · 岭回归 · Lasso
机器学习回归方法线性回归
11
深度学习预测方法
RNN · LSTM · GRU
深度学习预测方法RNN
12
集成学习与模型融合
Bagging · Boosting · Stacking
集成学习模型融合
13
因果推断与关联分析
格兰杰因果检验 · 互信息 · 因果图在识别市场驱动因素中的应用
因果推断关联分析
14
文本挖掘与舆情分析
爬取新闻/评论 · 分词 · 情感分析
文本挖掘舆情分析
15
社交网络与搜索指数
利用Google Trends · 微博指数 · 抖音热榜等作为预测外生变量
社交网络搜索指数
16
多源数据融合
异构数据对齐 · 时间戳同步 · 数据加权融合
多源数据融合异构数据对齐
17
预测模型评估
MAE · RMSE · MAPE
预测模型评估MAE
18
超参数调优与模型选择
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化
超参数调优模型选择
19
过拟合与欠拟合
时间序列中的泄漏问题 · 正则化 · 早停
过拟合欠拟合
20
实时预测与流式处理
Kafka · Flink · Spark Streaming在实时…
实时预测流式处理
21
案例实战
电商销售趋势预测——基于历史订单 · 促销日历 · 流量数据的完整流程
案例实战电商销售趋势预测
22
案例实战
股票/金融市场价格趋势预测——使用技… · 新闻情感 · 宏观经济数据
案例实战股票
23
案例实战
消费者需求预测——结合搜索指数 · 社交媒体 · 竞品数据
案例实战消费者需求预测
24
案例实战
宏观经济指标预测——利用政府数据 · PMI · CPI
案例实战宏观经济指标预测
25
案例实战
能源/电力负荷预测——结合天气 · 节假日 · 历史负荷
案例实战能源
26
常见问题与陷阱
数据稀疏 · 非平稳 · 突变点
常见问题陷阱
27
模型解释性与业务落地
SHAP · LIME · 特征重要性
模型解释性业务落地
28
预测系统的工程化
模型部署（API） · 监控 · 自动重训
预测系统的工程化API
29
综合项目
从数据采集到部署的端到端市场趋势预测…
综合项目从数据采集到部署…
30
课程总结与进阶方向
前沿技术（如深度学习+因果 · 大模型预测） · 持续学习路径与资源推荐
课程总结进阶方向