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Je réaliserai des analyses et des prévisions de séries chronologiques
Scientifique des données
Je suis développeur Full Stack et data scientist avec une expérience en recherche et analyse statistique. J'aide les étudiants, chercheurs et entreprises à comprendre leurs données — du test d'hypothè...
À propos de ce service
Vous souhaitez prévoir les ventes du mois prochain ? Planifier l'inventaire pour le trimestre suivant ? Comprendre les tendances saisonnières dans vos données ? Je vais créer un modèle de prévision fiable qui capture les tendances, la saisonnalité et le comportement cyclique de vos données historiques.
Ce avec quoi je travaille :
- Test de stationnarité : tests ADF et KPSS
- Décomposition de séries temporelles : tendance, saisonnalité, résidu
- Modélisation ARIMA, SARIMA, SARIMAX
- Facebook Prophet pour des prévisions saisonnières robustes
- Sélection de modèle avec AIC, BIC, MAPE et RMSE
- Résultats de la prévision avec intervalles de confiance
Ce que vous recevrez :
- Notebook Jupyter avec analyse complète et pipeline de prévision
- Fichier de résultats de la prévision avec intervalles de confiance (CSV)
- Visualisations : graphiques de décomposition, réel vs prévu, graphique de prévision
- Rapport résumé avec interprétation et recommandations pour votre activité
Pour commencer, j'aurai besoin de :
- Votre jeu de données de séries temporelles au format CSV ou Excel
- Fréquence des données : quotidienne, hebdomadaire, mensuelle, etc.
- Votre horizon de prévision : combien de périodes à l'avance
Ce qui n'est pas inclus : flux de données en temps réel, pipelines de réentraînement automatisés, déploiement ou mise en production.
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FAQ
Traduction automatique
Quelles données dois-je fournir ?
Un fichier CSV ou Excel avec au moins deux colonnes : une colonne date/heure et la variable numérique que vous souhaitez prévoir (ventes, demande, trafic, etc.). Plus l'historique est long, plus la prévision sera fiable.
Combien de données historiques sont nécessaires ?
Je recommande au minimum 24 points de données pour des données mensuelles (2 ans), ou l'équivalent pour d'autres fréquences. Plus de données signifie généralement une meilleure précision de la prévision, notamment pour capturer la saisonnalité.
Jusqu'à quelle horizon pouvez-vous prévoir ?
Le package Standard couvre jusqu'à 30 périodes à l'avance, et le package Premium jusqu'à 90 périodes. Pour des horizons très longs, l'incertitude de la prévision augmente — j'inclurai toujours des intervalles de confiance pour que vous connaissiez la plage des résultats probables.
Quel modèle allez-vous utiliser — ARIMA ou Prophet ?
Cela dépend des caractéristiques de vos données. ARIMA/SARIMA fonctionne bien pour des séries stationnaires ou à tendance. Prophet gère plus efficacement plusieurs saisonnalités et les données manquantes. Le package Premium inclut une comparaison des deux pour que vous puissiez voir lequel s'adapte le mieux à vos données.
Mes données ont des lacunes et des dates irrégulières. Est-ce un problème ?
Les lacunes et irrégularités peuvent généralement être traitées par interpolation ou rééchantillonnage. Indiquez-moi la nature des lacunes lors de votre commande, et je vous conseillerai en conséquence.
Pouvez-vous prévoir plusieurs produits ou emplacements en même temps ?
Le scope standard couvre une série temporelle par commande. Pour plusieurs séries, contactez-moi avant de commander afin que nous discutions d’un arrangement personnalisé.
