翰林学院加州伯克利探究项目网络浏览量的时间序列预测

本课题旨在运用时间序列分析对部分词条的网络点击率进行分析，运用线性模型、时间序列分析和机器学习的方法去探究相应词条的网络点击量的走势。同时，本课题还可以预测高相关性的词条， 并视觉化分析结果， 力求帮助学生熟悉时间序列分析手段， 使得学生具备运用统计学模型分析，处理并且视觉化时间序列数据的能力。

本课题是跨统计和计算机的综合研究，也是时间序列相关技术的实际应用。研究者将获得使用R进行数据分析的技能和时间序列方法的深入了解。

欢迎有兴趣的同学前来了解详情！