Vou construir previsão de séries temporais e modelagem preditiva usando python
Profissional de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
Sobre este Serviço
Vou criar um modelo profissional de previsão de séries temporais usando Python para analisar tendências, sazonalidade e padrões futuros. Posso trabalhar com modelos ARIMA, SARIMA, SARIMAX, Prophet, XGBoost, Random Forest e LSTM. Meu serviço inclui pré-processamento de dados, análise de séries temporais, engenharia de features, treinamento de modelos, ajuste de hiperparâmetros, avaliação e previsão para o futuro. Ideal para previsões de vendas, demanda, receita, preço, estoque e negócios.
Especialidade:
Feature learning
•
Análise preditiva
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
Colab
Meu portfólio
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipo de dados de séries temporais você consegue trabalhar?
Posso trabalhar com dados de vendas, demanda, receita, estoque, preço, financeiros, negócios e outros conjuntos históricos de séries temporais.
Quais modelos de previsão você usa?
Posso usar ARIMA, SARIMA, SARIMAX, Prophet, XGBoost, Random Forest, LSTM e outros modelos adequados, dependendo do conjunto de dados.
Em qual formato devo fornecer meus dados?
Formatos estruturados como CSV, Excel ou outros tabelares são preferidos.
Você consegue prever valores futuros?
Sim. Posso criar modelos de previsão para o horizonte de previsão que você precisar, como os próximos 7, 30, 60 ou 90 dias.
Você avalia o modelo de previsão?
Sim. Uso métricas apropriadas como MAE, RMSE, MAPE ou outras métricas de avaliação adequadas.
Você consegue comparar múltiplos modelos de previsão?
Sim. Posso treinar e comparar vários modelos e escolher o mais adequado com base no desempenho de validação.
Você fornece o código fonte em Python?
Sim. O código fonte em Python pode ser incluído de acordo com o pacote selecionado.
Você consegue lidar com valores ausentes e outliers?
Sim. Posso realizar pré-processamento de dados, tratamento de valores ausentes, análise de outliers e outras etapas necessárias de limpeza de dados.
Você consegue analisar tendência e sazonalidade?
Sim. Posso identificar tendências, sazonalidade, estacionaridade, autocorrelação e outros padrões importantes de séries temporais.
Devo entrar em contato com você antes de fazer um pedido?
Sim, especialmente se seu conjunto de dados for grande, contiver múltiplas séries temporais ou exigir um modelo de previsão específico.

