Costruirò previsioni di serie temporali e modelli predittivi usando python
Professionista in Intelligenza Artificiale e Machine Learning
Informazioni su questo servizio
Expertise:
Apprendimento delle funzioni
•
Analisi predittiva
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Colab
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FAQ
Traduzione automatica.
Con che tipo di dati di serie temporali puoi lavorare?
Posso lavorare con dataset di serie temporali di vendite, domanda, ricavi, inventario, prezzo, finanziari, aziendali e altri storici.
Quali modelli di forecasting usi?
Posso usare ARIMA, SARIMA, SARIMAX, Prophet, XGBoost, Random Forest, LSTM e altri modelli adatti a seconda del dataset.
In quale formato devo fornire i miei dati?
Preferisco formati strutturati come CSV, Excel o altri formati tabulari.
Puoi prevedere valori futuri?
Sì. Posso costruire modelli di previsione per l’orizzonte di previsione che ti serve, come i prossimi 7, 30, 60 o 90 giorni.
Valuti il modello di previsione?
Sì. Uso metriche appropriate come MAE, RMSE, MAPE o altri metodi di valutazione adatti.
Puoi confrontare più modelli di previsione?
Sì. Posso addestrare e confrontare più modelli e scegliere quello più adatto in base alle performance di validazione.
Fornisci il codice sorgente Python?
Sì. È possibile includere il codice sorgente Python in base al pacchetto scelto.
Puoi gestire valori mancanti e outlier?
Sì. Posso eseguire preprocessing dei dati, trattamento dei valori mancanti, analisi degli outlier e altri passaggi di pulizia dei dati necessari.
Puoi analizzare trend e stagionalità?
Sì. Posso identificare trend, stagionalità, stazionarietà, autocorrelazione e altri pattern importanti delle serie temporali.
Devo contattarti prima di effettuare un ordine?
Sì, soprattutto se il tuo dataset è grande, contiene più serie temporali o richiede un modello di previsione specifico.

