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Eu farei análise de séries temporais e previsão
Cientista de dados
Sou um Desenvolvedor Full Stack e Cientista de Dados com experiência em pesquisa e análise estatística. Ajudo estudantes, pesquisadores e empresas a entenderem seus dados — desde testes de hipóteses e...
Sobre este Serviço
Precisa prever as vendas do próximo mês? Planejar o estoque para o próximo trimestre? Entender os padrões sazonais nos seus dados? Vou criar um modelo de previsão confiável que captura tendências, sazonalidade e comportamento cíclico nos seus dados históricos.
Com o que trabalho:
- Testes de estacionaridade: testes ADF e KPSS
- Decomposição de séries temporais: tendência, sazonalidade, residual
- Modelagem ARIMA, SARIMA, SARIMAX
- Facebook Prophet para previsões sazonais robustas
- Seleção de modelo usando AIC, BIC, MAPE e RMSE
- Previsão com intervalos de confiança
O que você vai receber:
- Jupyter Notebook com análise completa e pipeline de previsão
- Arquivo de saída da previsão com intervalos de confiança (CSV)
- Visualizações: gráficos de decomposição, real vs previsto, gráfico de previsão
- Relatório resumido com interpretação e recomendações de negócio
Para começar, vou precisar de:
- Seu conjunto de dados de série temporal em formato CSV ou Excel
- Frequência dos dados: diária, semanal, mensal, etc.
- Seu horizonte de previsão: quantos períodos à frente você precisa
Não incluído: feeds de dados em tempo real, pipelines de re-treinamento automatizado, implantação ou configuração de produção.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais dados preciso fornecer?
Um arquivo CSV ou Excel com pelo menos duas colunas: uma coluna de data/hora e a variável numérica que você deseja prever (vendas, demanda, tráfego, etc.). Quanto maior o histórico, mais confiável será a previsão.
Quantos dados históricos eu preciso?
Como mínimo, recomendo pelo menos 24 pontos de dados para dados mensais (2 anos), ou equivalente para outras frequências. Mais dados geralmente significam maior precisão na previsão, especialmente para capturar sazonalidade.
Até que ponto à frente você consegue prever?
O pacote padrão cobre até 30 períodos à frente, e o pacote premium até 90 períodos. Para horizontes muito longos, a incerteza da previsão aumenta — sempre incluirei intervalos de confiança para que você saiba a faixa de resultados possíveis.
Qual modelo você vai usar — ARIMA ou Prophet?
Depende das características dos seus dados. ARIMA/SARIMA funciona bem para séries estacionárias ou com tendência. Prophet lida melhor com múltiplas sazonalidades e dados ausentes. O pacote premium inclui uma comparação de ambos para você ver qual se ajusta melhor aos seus dados.
Meus dados têm lacunas e datas irregulares. Isso é um problema?
Lacunas e irregularidades geralmente podem ser tratadas por interpolação ou reamostragem. Informe-me sobre a natureza das lacunas ao fazer seu pedido e eu aconselharei de acordo.
Você consegue prever múltiplos produtos ou locais ao mesmo tempo?
O escopo padrão cobre uma série temporal por pedido. Para múltiplas séries, envie uma mensagem antes de pedir para discutirmos um arranjo personalizado.
