పాఠం 1మొత్తం అమలు పరిగణనలు: రీట్రైనింగ్ క్యాడెన్స్, డేటా పైప్లైన్లు, డ్రిఫ్ట్ మరియు బ్యాక్టెస్ట్ అంచనాల గమనంఆదాయ అంచనా వ్యవస్థల మొత్తం అమలుకు ప్రణాళిక రూపొందించండి, రీట్రైనింగ్ క్యాడెన్స్, ఆటోమేటెడ్ డేటా పైప్లైన్లు, డేటా మరియు కాన్సెప్ట్ డ్రిఫ్ట్ గమనం, మారుతున్న మార్కెట్ పరిస్థితుల్లో స్థిరమైన పనితీరును నిర్ధారించడానికి నిరంతర బ్యాక్టెస్టింగ్తో.
Designing robust data pipelinesScheduling retraining and updatesMonitoring data and concept driftOngoing backtesting and benchmarkingAlerting and rollback strategiesపాఠం 2స్టేక్హోల్డర్లకు అంచనాలు సంనాగరించడం: పాయింట్ అంచనాలు మరియు ఇంటర్వల్ల విజువలైజేషన్, సీనారియో విశ్లేషణ, అనుమానాల ట్రాన్స్పరెన్సీపాయింట్ మరియు ఇంటర్వల్ అంచనాల విజువలైజేషన్తో స్పష్టమైన విజువలైజేషన్లను ఉపయోగించి స్టేక్హోల్డర్లకు ఆదాయ అంచనాలను ప్రభావవంతంగా సంనాగరించండి, సీనారియో విశ్లేషణ, అనుమానాలు, పరిమితులు, మోడల్ రిస్క్ పరిగణనల ట్రాన్స్పరెంట్ డాక్యుమెంటేషన్తో.
Visualizing point and interval forecastsScenario and what-if analysis designExplaining drivers and key featuresDocumenting assumptions and limitsTailoring messages to stakeholdersపాఠం 3మెషిన్ లెర్నింగ్ టైమ్ సిరీస్ మోడళ్లు: లాగ్డ్ ఫీచర్లతో రాండమ్ ఫారెస్ట్లు/గ్రేడియెంట్ బూస్టింగ్, XGBoost/LightGBM, మరియు సీక్వెన్స్ మోడళ్లు (LSTM/GRU)టైమ్ సిరీస్ ఆదాయ అంచనాలకు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లను శిక్షణ ఇవ్వండి, లాగ్డ్ ఫీచర్లతో ట్రీ ఎన్సెంబుల్స్ మరియు LSTM, GRU వంటి సీక్వెన్స్ మోడళ్లతో, నాన్స్టేషనారిటీ, సీజనాలిటీ, ఉత్పత్తి స్థాయి హెటరోజెనిటీని నిర్వహిస్తూ.
Random forests with lagged featuresGradient boosting, XGBoost, LightGBMGlobal versus local forecasting modelsSequence models with LSTM and GRUHandling nonstationarity and scalingపాఠం 4అంచనా లక్ష్యాలు మరియు మూల్యాంకన హారిజాన్లు రూపొందించడం (ఉదా., తదుపరి 3, 6, 12 నెలలు)కోర్ బ్యాంక్ ఉత్పత్తులకు అంచనా లక్ష్యాలను నిర్వచించండి, ప్రెడిక్షన్ టార్గెట్లు, హారిజాన్లు, గ్రాన్యులారిటీని ఎంచుకోవడం ద్వారా, బడ్జెటింగ్, ప్రైసింగ్, లిక్విడిటీ ప్లానింగ్, రెగ్యులేటరీ లేదా రిస్క్ రిపోర్టింగ్ అవసరాలతో వ్యాపార నిర్ణయాలతో సమలేఖనం చేయండి.
Choosing revenue targets and unitsSelecting forecast horizons and frequencyAligning forecasts with business decisionsGranularity by product, segment, and regionHandling new products and short historiesపాఠం 5టైమ్ సిరీస్ డేటాను గుర్తించడం మరియు మూలాల నుండి తీసుకోవడం (పబ్లిక్ ఆర్థిక సిరీస్లు, చెల్లింపు వాల్యూమ్లు, సింథటిక్ జెనరేషన్ టెక్నిక్లు)బ్యాంక్ ఆదాయ అంచనాలకు టైమ్ సిరీస్ డేటాను గుర్తించడం, అంచనా వేయడం, మూలాల నుండి తీసుకోవడం గురించి తెలుసుకోండి, అంతర్గత ఉత్పత్తి మెట్రిక్స్, పబ్లిక్ ఆర్థిక సిరీస్లు, అరుదైన లేదా శబ్దయుత చరిత్ర రికార్డులను సురక్షితంగా పెంచే సింథటిక్ డేటా సహా.
Cataloging internal product revenue seriesUsing public macro and market data sourcesCollecting payment and transaction volume dataAssessing data quality, gaps, and revisionsSynthetic data generation for stress scenariosపాఠం 6శిక్షణ మరియు హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్: గ్రిడ్/రాండమ్ సెర్చ్, బేసియన్ ఆప్టిమైజేషన్, టైమ్-అవేర్ స్కోరింగ్గ్రిడ్ మరియు రాండమ్ సెర్చ్, బేసియన్ ఆప్టిమైజేషన్, టైమ్-అవేర్ స్కోరింగ్తో స్ట్రక్చర్డ్ హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ వ్యూహాలను ఉపయోగించి మోడల్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయండి, టెంపోరల్ ఆర్డరింగ్ను గౌరవించి వ్యాపార-క్రిటికల్ హారిజాన్లపై దృష్టి పెట్టండి.
Defining search spaces and priorsGrid and random search trade-offsBayesian optimization workflowsTime-aware validation and scoringEarly stopping and resource limitsపాఠం 7మోడల్ ఎన్సెంబ్లింగ్ మరియు రికాన్సిలియేషన్: సింపుల్ మోడల్ యావరేజింగ్, వెయిటెడ్ ఎన్సెంబుల్స్, టైమ్ సిరీస్కు స్టాకింగ్సింపుల్ యావరేజ్లు, వెయిటెడ్ ఎన్సెంబుల్స్, స్టాకింగ్తో బ్యాంక్ ఆదాయానికి అనేక అంచనా మోడళ్లను కలిపండి, మరియు ఉత్పత్తులు, బ్రాంచ్లు, సంస్థాగత స్థాయిల్లో సమన్వయ అంచనాలను నిర్ధారించడానికి హియరార్కికల్ రికాన్సిలియేషన్ను అమలు చేయండి.
Simple and weighted model averagingStacking and meta-learners for seriesDiversity and correlation among modelsHierarchical and grouped reconciliationEvaluating ensemble stability over timeపాఠం 8బేస్లైన్ టైమ్ సిరీస్ పద్ధతులు: ARIMA, ETS, నైవ్ మరియు సీజనల్ నైవ్ మోడళ్లు, డీకంపోజిషన్ (ట్రెండ్/సీజనాలిటీ)బ్యాంక్ ఆదాయానికి బేస్లైన్ టైమ్ సిరీస్ మోడళ్లను అన్వేషించండి, నైవ్, సీజనల్ నైవ్, ARIMA, ETS, డీకంపోజిషన్తో, రెఫరెన్స్ పనితీరును స్థాపించడానికి మరియు కాంప్లెక్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లు ఉపయోగించడానికి ముందు ట్రెండ్ మరియు సీజనాలిటీని అర్థం చేసుకోవడానికి.
Naive and seasonal naive benchmarksClassical decomposition of trend and seasonalityARIMA modeling for bank revenue seriesExponential smoothing and ETS variantsComparing baselines across productsపాఠం 9ఆదాయానికి ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్: లాగ్లు, రోలింగ్ మీన్స్/స్టాండర్డ్ డెవియేషన్, డిఫరెన్సింగ్, క్యాలెండర్ ప్రభావాలు, సెలవు ఇండికేటర్లు, కోహార్ట్ ప్రభావాలు, మార్కెటింగ్/క్యాంపెయిన్ ఫ్లాగ్లుబ్యాంక్ ఆదాయానికి ప్రెడిక్టివ్ ఫీచర్లను ఇంజనీర్ చేయండి, లాగ్లు, రోలింగ్ స్టాటిస్టిక్స్, డిఫరెన్సింగ్, క్యాలెండర్ మరియు సెలవు ప్రభావాలు, కోహార్ట్ మరియు లైఫ్సైకిల్ ఇండికేటర్లు, మార్కెటింగ్ లేదా క్యాంపెయిన్ ఫ్లాగ్లతో డిమాండ్ మార్పులు మరియు స్ట్రక్చరల్ బ్రేక్లను పట్టుకోవడం.
Lag and lead features for revenueRolling means, volatility, and ratiosCalendar, holiday, and payday effectsCohort and lifecycle based featuresMarketing and campaign impact flagsపాఠం 10టైమ్ సిరీస్కు డేటా స్ప్లిట్టింగ్ మరియు క్రాస్-వాలిడేషన్: ట్రైన్/వాలిడేషన్/టెస్ట్ స్ప్లిట్లు, ఎక్స్పాండింగ్ విండో CV, బ్లాక్డ్ CVఆదాయ అంచనాలకు టైమ్-అవేర్ డేటా స్ప్లిట్లు మరియు క్రాస్-వాలిడేషన్ స్కీమ్లను రూపొందించండి, రోలింగ్ మరియు బ్లాక్డ్ విధానాలతో, లీకేజీని నివారించడానికి, ప్రొడక్షన్ ఉపయోగాన్ని అనుకరించడానికి, టైమ్ పై మోడల్ పనితీరు అంచనాలను పొందడానికి.
Holdout train, validation, and test splitsRolling and expanding window validationBlocked cross-validation for seasonalityPreventing temporal leakage in featuresBacktesting over multiple forecast originsపాఠం 11మూల్యాంకన మెట్రిక్లు మరియు ఎర్రర్ విశ్లేషణ: MAE, RMSE, MAPE, సిమెట్రిక్ MAPE, ప్రెడిక్షన్ ఇంటర్వల్లు మరియు కవరేజ్MAE, RMSE, MAPE, సిమెట్రిక్ MAPE, ఇంటర్వల్ కవరేజ్ వంటి మెట్రిక్లతో ఆదాయ అంచనాలను మూల్యాంకనం చేయండి, మరియు సెగ్మెంట్, హారిజాన్, రెజీమ్ ద్వారా వివరణాత్మక ఎర్రర్ విశ్లేషణ చేయండి, బయాస్లు మరియు మోడల్ బలహీనతలను బయటపెట్టడానికి.
Scale-dependent error metricsPercentage and relative error metricsPrediction intervals and coverageHorizon and segment level diagnosticsRegime and event-driven error analysisపాఠం 12మాక్రో మరియు ఎక్స్టర్నల్ రెగ్రెసర్లు: CPI, నిరుద్యోగం, వడ్డీ రేట్లు, మొబిలిటీ, గూగుల్ ట్రెండ్స్ ఉపయోగించడం; ఫీచర్ సెలక్షన్ మరియు లాగ్ అలైన్మెంట్ఆదాయ మోడళ్లలో మాక్రోఎకనామిక్ మరియు ఎక్స్టర్నల్ రెగ్రెసర్లను చేర్చండి, CPI, నిరుద్యోగం, వడ్డీ రేట్లు, మొబిలిటీ, గూగుల్ ట్రెండ్స్ వంటివి, మరియు ఓవర్ఫిట్టింగ్ నివారించడానికి లాగ్ అలైన్మెంట్, స్కేలింగ్, ఫీచర్ సెలక్షన్ టెక్నిక్లు తెలుసుకోండి.
Selecting relevant macro indicatorsAligning lags between macro and revenueTransforming and scaling external dataFeature selection and regularizationStress and scenario overlays with macros