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Ich werde Zeitreihenanalyse und Prognose mit Python oder R durchführen
Statistiker
Hallo, ich bin Arsalan Khan, ein MPhil-Statistik-Student und professioneller Data Analyst mit Fachkenntnissen in statistischer Analyse, Forschungsunterstützung und Machine Learning. Ich spezialisiere ...
Über diesen Service
Lass deine Daten nicht nur hübsch aussehen und nichts sagen.
Ich bin Statistikforscher und erstelle Prognosemodelle, die tatsächlich getestet werden, inklusive Luftqualitätsvorhersagen, bei denen eine falsche Prognose kein Tippfehler ist, sondern falsche Infos, die echte Menschen erreichen. Ich mache keine "guten genug"-Modelle. Ich baue Modelle, die halten.
Hier ist die Wahrheit, die die meisten Gigs nicht verraten: Ein ARIMA-Modell auf deine Daten zu setzen und es Prognose zu nennen, ist faul. Ich baue mehrere Modelle — ARIMA, LSTM, XGBoost, Hybride — lasse sie gegeneinander antreten und beweise statistisch, welches gewinnt. Zahlen, keine Vermutungen. Du weißt genau, warum du dem Ergebnis vertrauen solltest.
Was du bekommst:
Eine Prognose, die richtig sein soll, nicht nur schnell gemacht
Trends & Saisonalität, ohne Fachchinesisch erklärt
️ Mehrere Modelle, im Vergleich, das beste wird gekürt
Berichte und Visualisierungen, die direkt an deinen Chef oder Kunden gehen
Python oder R, deine Wahl, ich mache beides
Wo das wirkt:
Verkäufe & Umsatz Nachfrage & Lagerbestand Aktien/Finanzen Trends bei Wetter & Umwelt Webtraffic
Unordentliche Daten? Fehlende Daten, doppelte Zeilen, komische Ausschläge? Das ist nicht mehr dein Problem, sondern meins.
Sende mir deine Daten und dein Ziel, bevor du bestellst
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
In welchem Format sollten meine Daten vorliegen?
CSV oder Excel funktionieren am besten, mit einer Datum/Uhrzeit-Spalte und einer oder mehreren Wertespalten. Wenn deine Daten unordentlich sind (fehlende Daten, Duplikate, seltsame Lücken), schick sie trotzdem — ich werde sie im Rahmen der Arbeit bereinigen.
Wie viel Daten brauche ich für eine gute Prognose?
Mehr ist besser. Für statistische Modelle (ARIMA) sind 50+ Datenpunkte brauchbar. Für ML-Modelle (LSTM, XGBoost) sind 200+ empfohlen — je mehr Geschichte, desto zuverlässiger die Prognose.
Welches Modell verwendest du für meine Daten?
Das hängt vom Muster deiner Daten ab (Trend, Saisonalität, Größe, Rauschen). In Standard- und Premium-Paketen teste ich mehrere Modelle und wähle das beste für dich, ohne Vermutungen im Voraus.
Bekomme ich den Code oder nur die Ergebnisse?
Standard und Premium beinhalten dokumentierten Python/R-Quellcode. Basic enthält nur Ergebnisse, Metriken und Diagramme — Code ist als Add-on erhältlich.
Kannst du die Ergebnisse erklären, wenn ich kein Technik-Experte bin?
Ja — jedes Paket enthält eine Zusammenfassung in einfacher Sprache neben den technischen Metriken. Premium enthält außerdem eine kurze Videoerklärung.
Was, wenn meine Prognose nach Lieferung nicht genau aussieht?
Revisionen sind in jedem Paket enthalten. Wenn etwas nicht stimmt, werde ich es untersuchen — falsche Modellwahl, Datenproblem, egal was — und es innerhalb des Revisionsumfangs beheben.
Kannst du mehrere Datensätze oder Variablen in einer Bestellung bearbeiten?
Ja — Standard umfasst bis zu 3, Premium ist unbegrenzt. Für mehr schick mir eine Nachricht, und ich erstelle ein individuelles Angebot.
Wie schnell können Sie liefern?
1-5 Tage, je nach Paket.
