Costruirò modelli avanzati di previsione e ottimizzazione di serie temporali

Sono un ingegnere di Machine Learning specializzato in previsione di serie temporali. Costruisco modelli personalizzati pronti per la produzione che prevedono con precisione i tuoi futuri schemi di dati. Niente template, solo soluzioni su misura per I TUOI dati specifici.

Ciò che include questo pacchetto:

• Analisi completa dei dati: Analisi esplorativa dei dati (EDA), test di stazionarietà (test ADF), decomposizione di trend/stagionalità, grafici ACF/PACF e rilevamento di outlier.
• Sviluppo multi-modello: Costruirò e valuterò da 3 a 4 approcci diversi:

1. ARIMA/SARIMA (Approccio statistico classico)
2. Smoothing esponenziale (modelli ETS per trend lisci)
3. Facebook Prophet (Ottimo per dati aziendali con festività/eventi)
4. Modello avanzato (LSTM Deep Learning o XGBoost/LightGBM in base alle caratteristiche dei dati)

• Validazione rigorosa: Suddivisioni train-test 80/20, Cross-Validation di serie temporali, backtesting e ottimizzazione degli iperparametri.
• Metriche di performance: Confronto dettagliato tra modelli usando RMSE, MAE e MAPE per scegliere il miglior modello assoluto.
• Previsioni future: Orizzonte di previsione di 612 mesi con intervalli di confidenza al 95%.

Casi d'uso tipici che copro:

• Previsioni di vendite, ricavi e domanda
• Metriche di traffico di sito web/app