Анализ и прогнозирование трафика сети на STATISTICA

Систематический курс, включающий в себя методологию и технологию современного анализа и измерения трафика сети.

В курсе даются основы теории вероятностей и статистики, необходимые для понимания материала.

Цель курса

Научить пользователей проводить всесторонние исследования трафика сетей на STATISTICA, используя все многообразие данных о функционировании систем и мощь современных статистических методов.

Для кого этот курс?

Данный курс предназначен для пользователей, желающих проводить анализ данных с помощью программы STATISTICA для прогнозирования трафика сетей.

Программа курса

1. Постановка задачи измерения и анализа трафика сети

2. Основные принципы и методы измерения

   • непрерывный метод

   • дискретный метод

   • метод сканирования (scanning method)

   • точность измерений

3. Структура данных, сбор данных, импорт данных в STATISTICA

4. Связь STATISTICA с БД

   • STATISTICA & SQL

   • STATISTICA & Oracle

   • STATISTICA & Excel

5. Основные принципы организации исследований в STATISTICA

   • интерфейс

   • статистический инструментарий

   • рабочие книги

6. Статистические выборочные исследования

   • точечные и интервальные оценки

   • зависимость точности от объема выборки

   • оценка параметров распределений

   • проверка гипотез

   • распределения: биномиальное, пуассоновское, экспоненциальное, нормальное

7. Агрегирование и усреднение данных, группировка

8. Описательный анализ нагрузки и интенсивности входящего потока вызовов

   • интервалы между вызовами

   • минимальный интервал

   • максимальный интервал

   • среднее

   • медиана

   • квартили

   • подгонка распределений

9. Визуальный анализ

   • построение многомерных графиков

   • графиков поверхностей

   • контурных графиков

   • трассировочных графиков

10. Средство Кисть разведочного визуального анализа

11. Подготовка аналитического отчета по результатам анализа

    • шаблон отчета

    • автоотчет

12. Анализ и прогнозирование временных рядов на STATISTICA

13. Постановка задачи прогнозирования

    • прогноз краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный

    • оценка точности прогноза

14. Основные понятия статистики случайных процессов

15. Преобразование рядов, сглаживание, экспоненциальное сглаживание, фильтрация

16. Выделение трендов, сезонных составляющих, декомпозиция рядов

17. Представление рядов во временной и частотной области

18. Спектральный анализ временных рядов

19. Кросс-спектральный анализ

20. Модели АРПСС (авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего)

21. Прогнозирование с помощью нейросетей

22. Вопросы и ответы

Длительность курса

16 академических часов, курс разбивается на 4 рабочих дня