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Ich führe Zeitreihenanalyse und Prognose durch
Datenwissenschaftler
Ich bin ein Full Stack Entwickler und Data Scientist mit Hintergrund in Forschung und statistischer Analyse. Ich unterstütze Studierende, Forscher und Unternehmen dabei, ihre Daten zu verstehen – von ...
Über diesen Service
Möchtest du die Verkäufe des nächsten Monats vorhersagen? Den Lagerbestand für das nächste Quartal planen? Saisonale Muster in deinen Daten verstehen? Ich erstelle ein zuverlässiges Prognosemodell, das Trends, Saisonalität und zyklisches Verhalten in deinen historischen Daten erfasst.
Womit ich arbeite:
- Stationaritätstests: ADF- und KPSS-Tests
- Zeitreihenzerlegung: Trend, Saisonalität, Residuum
- ARIMA-, SARIMA-, SARIMAX-Modellierung
- Facebook Prophet für robuste saisonale Prognosen
- Modellauswahl mit AIC, BIC, MAPE und RMSE
- Prognoseausgabe mit Konfidenzintervallen
Was du bekommst:
- Jupyter Notebook mit vollständiger Analyse und Prognosepipeline
- Prognoseergebnisdatei mit Konfidenzintervallen (CSV)
- Visualisierungen: Zerlegungsdiagramme, Ist vs. Prognose, Prognosechart
- Zusammenfassender Bericht mit Interpretation und Business-Empfehlungen
Um loszulegen, brauche ich:
- Dein Zeitreihendatensatz im CSV- oder Excel-Format
- Datenfrequenz: täglich, wöchentlich, monatlich usw.
- Deinen Prognosehorizont: wie viele Perioden im Voraus du brauchst
Nicht enthalten: Echtzeit-Datenfeeds, automatisierte Retraining-Pipelines, Deployment oder Produktionssetup.
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenanalyse
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Daten muss ich angeben?
Eine CSV- oder Excel-Datei mit mindestens zwei Spalten: eine Datums-/Uhrzeit-Spalte und die numerische Variable, die du vorhersagen möchtest (Verkäufe, Nachfrage, Traffic usw.). Je länger der historische Zeitraum, desto zuverlässiger ist die Prognose.
Wie viel historische Daten brauche ich?
Als Minimum empfehle ich mindestens 24 Datenpunkte für monatliche Daten (2 Jahre) oder das Äquivalent bei anderen Frequenzen. Mehr Daten bedeuten in der Regel eine genauere Prognose, vor allem bei der Erfassung von Saisonalität.
Wie weit in die Zukunft kannst du vorhersagen?
Das Standardpaket deckt bis zu 30 Perioden im Voraus ab, das Premium-Paket bis zu 90 Perioden. Für sehr lange Horizonte steigt die Unsicherheit der Prognose — ich werde immer Konfidenzintervalle einbauen, damit du den Bereich der wahrscheinlichen Ergebnisse kennst.
Welches Modell verwendest du — ARIMA oder Prophet?
Das hängt von den Eigenschaften deiner Daten ab. ARIMA/SARIMA funktioniert gut bei stationären oder trendgetriebenen Serien. Prophet ist robuster bei mehreren Saisonalitäten und fehlenden Daten. Das Premium-Paket enthält einen Vergleich beider Modelle, damit du sehen kannst, welches besser zu deinen Daten passt.
Meine Daten haben Lücken und unregelmäßige Daten. Ist das ein Problem?
Lücken und Unregelmäßigkeiten können meist durch Interpolation oder Resampling gelöst werden. Sag mir bei der Bestellung, um welche Art von Lücken es sich handelt, und ich berate dich entsprechend.
Kannst du mehrere Produkte oder Standorte gleichzeitig vorhersagen?
Der Standardumfang umfasst eine Zeitreihe pro Auftrag. Für mehrere Serien schreib mir vor der Bestellung, damit wir eine individuelle Lösung besprechen können.
