Je vais concevoir des modèles de prévision de séries temporelles en python

Les données de séries temporelles contiennent des tendances, des saisonnalités et de l'incertitude que les modèles classiques peuvent manquer. Je vais analyser et prévoir vos données en Python, en choisissant des méthodes adaptées à leur structure plutôt que d'imposer un seul modèle.

Les utilisations possibles incluent les ventes, la demande, l'inventaire, le trafic web, l'énergie, les opérations et les données de capteurs.

Mon processus de travail peut inclure :

Vérification de la fréquence des dates et des timestamps manquants

Analyse des tendances et des saisonnalités

Prétraitement et revue des valeurs aberrantes

Modèles ARIMA, SARIMA, lissage exponentiel, Prophet ou apprentissage automatique

Validation temporelle avec MAE, RMSE ou MAPE

Graphiques de prévision et intervalles de prédiction lorsque disponibles

Selon votre package, vous pouvez recevoir une prévision de référence, une comparaison de modèles, un ajustement, un code Python réutilisable et un rapport détaillé.

Je suis étudiant en statistiques appliquées avec une expérience en modélisation statistique et apprentissage automatique. Je fournis une évaluation honnête des erreurs et ne garantis pas une précision prédéfinie.

Veuillez fournir une colonne date ou heure et une cible numérique. Contactez-moi avant de commander pour plusieurs séries, variables externes ou structures de données inhabituelles.