Farò analisi, previsioni e modellizzazione di serie temporali

Esperto in analisi delle serie temporali

L'analisi delle serie temporali consiste nell'esaminare una sequenza di punti dati nel tempo per scoprire schemi, tendenze e stagionalità. Questo approccio predittivo viene applicato in finanza, mercati azionari, sanità, economia e altro ancora. Per dataset complessi con più variabili, sono disponibili anche metodi di serie temporali multivariate.

Capacità offerte

Modelli di base

• Analisi delle tendenze: Rilevare movimenti verso l'alto/verso il basso.
• Decomposizione stagionale: Identificare e isolare la stagionalità.
• Autocorrelazione: Comprendere le relazioni tra i ritardi.
• Modelli ARIMA/SARIMA: Previsioni di serie temporali con stagionalità e tendenze.
• Tecniche di smoothing: Ridurre il rumore per schemi più chiari.

Modelli avanzati

• Modelli neurali: NBeats, DeepAR, Transformer, RNN, LSTM
• Modelli statistici: Facebook Prophet, Smoothing esponenziale, Kalman Forecaster
• Modelli ibridi: BATS, TBATS, FFT, LightGBM, XGB, NHITS, NLinear

Metriche di valutazione

• Errore assoluto medio (MAE)
• Errore percentuale assoluto medio (MAPE)
• Errore quadratico medio (MSE)
• Errore assoluto medio scalato (sMAE)

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