Je ferai de l'analyse de séries chronologiques, des prévisions et de la modélisation

Expertise en analyse de séries temporelles

L’analyse de séries temporelles consiste à examiner une séquence de points de données au fil du temps pour découvrir des motifs, des tendances et des saisonnalités. Cette approche prédictive est utilisée dans la finance, les marchés boursiers, la santé, l’économie, et plus encore. Pour des ensembles de données complexes avec plusieurs variables, des méthodes de séries temporelles multivariées sont également disponibles.

Capacités proposées

Modèles de base

• Analyse de tendance : Détection des mouvements à la hausse ou à la baisse.
• Décomposition saisonnière : Identification et isolation de la saisonnalité.
• Autocorrélation : Comprendre les relations entre les décalages.
• Modèles ARIMA/SARIMA : Prévision des séries temporelles avec saisonnalité et tendances.
• Techniques de lissage : Réduction du bruit pour des motifs plus clairs.

Modèles avancés

• Modèles neuronaux : NBeats, DeepAR, Transformer, RNN, LSTM
• Modèles statistiques : Facebook Prophet, Lissage exponentiel, Prévisionneur Kalman
• Modèles hybrides : BATS, TBATS, FFT, LightGBM, XGB, NHITS, NLinear

Métriques d’évaluation

• Erreur Absolue Moyenne (MAE)
• Erreur Absolue Moyenne en Pourcentage (MAPE)
• Erreur Quadratique Moyenne (MSE)
• Erreur Absolue Moyenne Échelonnée (sMAE)

Partagez votre problématique, et je concevrai une solution en utilisant des modèles et méthodes de pointe pour répondre à vos besoins spécifiques