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Eseguirò analisi delle serie temporali e previsioni
Data Scientist
Sono uno sviluppatore Full Stack e Data Scientist con un background in ricerca e analisi statistica. Aiuto studenti, ricercatori e aziende a dare senso ai loro dati — dal testing di ipotesi e machine ...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di prevedere le vendite del prossimo mese? Pianificare l'inventario per il prossimo trimestre? Capire i pattern stagionali nei tuoi dati? Costruirò un modello di previsione affidabile che cattura tendenze, stagionalità e comportamenti ciclici nei tuoi dati storici.
Con cosa lavoro:
- Test di stazionarietà: test ADF e KPSS
- Decomposizione delle serie temporali: tendenza, stagionalità, residuo
- Modellazione ARIMA, SARIMA, SARIMAX
- Facebook Prophet per previsioni stagionali robuste
- Selezione del modello usando AIC, BIC, MAPE e RMSE
- Output della previsione con intervalli di confidenza
Ciò che riceverai:
- Jupyter Notebook con analisi completa e pipeline di previsione
- File di output della previsione con intervalli di confidenza (CSV)
- Visualizzazioni: grafici di decomposizione, reale vs previsto, grafico della previsione
- Rapporto riassuntivo con interpretazioni e raccomandazioni di business
Per iniziare, avrò bisogno di:
- Il tuo dataset di serie temporali in formato CSV o Excel
- Frequenza dei dati: giornaliera, settimanale, mensile, ecc.
- Il tuo orizzonte di previsione: quanti periodi avanti ti servono
Non incluso: feed di dati in tempo reale, pipeline di retraining automatizzato, deployment o configurazione di produzione.
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FAQ
Traduzione automatica.
Quali dati devo fornire?
Un file CSV o Excel con almeno due colonne: una colonna di data/ora e la variabile numerica che vuoi prevedere (vendite, domanda, traffico, ecc.). Più lunga è la serie storica, più affidabile sarà la previsione.
Di quanti dati storici ho bisogno?
Come minimo, consiglio almeno 24 punti dati per dati mensili (2 anni), o equivalente per altre frequenze. Più dati ci sono, in genere, migliore sarà l'accuratezza della previsione, specialmente per catturare la stagionalità.
Quanto in avanti puoi prevedere?
Il pacchetto Standard copre fino a 30 periodi avanti, e il pacchetto Premium fino a 90 periodi. Per orizzonti molto lunghi, l'incertezza della previsione aumenta — includerò sempre intervalli di confidenza così sai quale può essere il range di risultati probabili.
Quale modello userai — ARIMA o Prophet?
Dipende dalle caratteristiche dei tuoi dati. ARIMA/SARIMA funziona bene per serie stazionarie o con tendenza. Prophet gestisce meglio più stagionalità e dati mancanti. Il pacchetto Premium include un confronto di entrambi così puoi vedere quale si adatta meglio ai tuoi dati.
I miei dati hanno gap e date irregolari. È un problema?
Gaps e irregolarità possono di solito essere gestiti tramite interpolazione o risampling. Fammi sapere la natura dei gap quando fai l'ordine e ti consiglierò di conseguenza.
Puoi prevedere più prodotti o location contemporaneamente?
Lo scope standard copre una serie temporale per ordine. Per più serie, contattami prima di ordinare così possiamo discutere un accordo personalizzato.
