Vou construir modelos de previsão de séries temporais em python

Dados de séries temporais contêm tendências, sazonalidade e incerteza que modelos comuns podem não captar. Eu vou analisar e fazer previsões dos seus dados em Python, escolhendo métodos que combinem com a estrutura deles, ao invés de forçar um único modelo.

Usos adequados incluem vendas, demanda, estoque, tráfego na web, energia, operações e dados de sensores.

Meu fluxo de trabalho pode incluir:

Verificação de frequência de data e timestamps ausentes

Análise de tendência e sazonalidade

Pré-processamento e revisão de outliers

Modelos ARIMA, SARIMA, suavização exponencial, Prophet ou de aprendizado de máquina

Validação com consciência do tempo usando MAE, RMSE ou MAPE

Gráficos de previsão e intervalos de confiança quando suportado

Dependendo do seu pacote, você pode receber uma previsão baseline, comparação de modelos, ajuste, código Python reutilizável e um relatório detalhado.

Sou estudante de pós-graduação em Estatística Aplicada, com experiência em modelagem estatística e aprendizado de máquina. Ofereço avaliação honesta de erros e não garanto uma precisão predeterminada.

Por favor, forneça uma coluna de data ou hora e um alvo numérico. Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para séries múltiplas, variáveis externas ou estruturas de dados incomuns.