Analizzerò e preverò i tuoi dati di serie temporali in python

Alcune informazioni sono state tradotte automaticamente.

Ucraina

Parlo Ucraino, Russo, Inglese
Ingegnere di Machine Learning e Data Scientist con background in Ingegneria Informatica e Matematica Applicata. Lavoro con Python, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow/Keras, Pandas, NumPy e statsmodels....
Informazioni su questo servizio

Hai dati di vendite, domanda, finanziari, produzione, traffico web o altri dati dipendenti dal tempo e hai bisogno di una previsione affidabile?


Analizzerò i tuoi dati di serie temporali in Python e creerò una soluzione di previsione con metriche di valutazione chiare e visualizzazioni.


### Cosa posso fare


* Pulire e preparare i dati di serie temporali

* Analizzare tendenze e stagionalità

* Testare la stazionarietà

* Costruire baseline naive e statistiche

* Sviluppare modelli di previsione ARIMA e SARIMAX

* Confrontare le performance dei modelli

* Calcolare MAE, RMSE e MAPE

* Eseguire diagnosi sui residui

* Generare previsioni future

* Creare grafici di previsione e diagnosi chiari

* Fornire codice Python/Jupyter Notebook pulito


### Strumenti


Python, Pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn, matplotlib


### Cosa riceverai


A seconda del pacchetto scelto:


* Codice Python pulito e riproducibile

* Visualizzazioni delle previsioni

* Metriche di valutazione del modello

* Confronto tra valori reali e predetti

* Previsioni future

* Diagnosi del modello

* Una spiegazione concisa dei risultati


Mi concentro non solo sull'adattamento di un modello, ma anche sul verificare se effettivamente funziona meglio di semplici baseline di previsione.


Contattami prima di ordinare se

Expertise:

Analisi predittiva

Linguaggio di programmazione:

Python

Framework:

Scikit-learn

keras

PyTorch

API:

Google Cloud Vision API

Strumenti:

Quaderno jupyter

MLflow

SimpleCV