Je réaliserai une analyse de séries temporelles en 24 heures

Je possède plus de 2 ans d’expérience pratique en prévision de séries temporelles, analyse de tendances, détection d’anomalies et modélisation prédictive dans plusieurs domaines. Je me spécialise dans la création de solutions de prévision précises, évolutives et prêtes pour l’entreprise en utilisant des techniques statistiques avancées et d’apprentissage automatique.

Je travaille avec confiance avec Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn et Statsmodels pour fournir des modèles de séries temporelles de haute qualité, prêts pour la production.

Le projet comprend les éléments suivants :

Analyse de données de séries temporelles

Analyse exploratoire de données (EDA)

Nettoyage et prétraitement des données

Tendance, saisonnalité et décomposition

Ingénierie des caractéristiques (lags, fenêtres mobiles, encodages)

Développement de modèles (ARIMA, SARIMA, Prophet, LSTM, GRU, modèles hybrides)

Validation des modèles et métriques d’erreur (MAE, RMSE, MAPE)

Génération de prévisions futures

Mise en place de prévisions en temps réel ou par lot

Code Python bien commenté et propre

Domaines couverts :

• Prévision de séries temporelles (court, moyen et long terme)
• Prévision des ventes et de la demande
• Séries temporelles financières
• Détection d’anomalies
• Maintenance prédictive
• Modélisation des tendances saisonnières
• Prévision de la production et des KPI commerciaux

Remarque :

Veuillez discuter de vos besoins avec moi avant de passer commande.