Costruirò modelli di previsione di serie temporali in python

I dati delle serie temporali contengono tendenze, stagionalità e incertezze che i modelli ordinari potrebbero non catturare. Analizzerò e previsionerò i tuoi dati in Python, scegliendo metodi che si adattano alla loro struttura invece di forzare un modello unico.

Gli usi più adatti includono vendite, domanda, inventario, traffico web, energia, operazioni e dati dei sensori.

Il mio workflow può includere:

Controllo della frequenza delle date e dei timestamp mancanti

Analisi di tendenze e stagionalità

Preprocessing e revisione degli outlier

Modelli ARIMA, SARIMA, exponential smoothing, Prophet o machine learning

Validazione time-aware con MAE, RMSE o MAPE

Grafici di previsione e intervalli di previsione quando supportati

A seconda del pacchetto, potresti ricevere una previsione di base, confronto tra modelli, tuning, codice Python riutilizzabile e un rapporto dettagliato.

Sono uno studente laureato in Statistica Applicata con esperienza in modellazione statistica e machine learning. Fornisco una valutazione onesta degli errori e non garantisco un'accuratezza predeterminata.

Per favore, fornisci una colonna di data o ora e un target numerico. Contattami prima di ordinare per serie multiple, variabili esterne o strutture di dati insolite.