Kategorien durchsuchen
Entdecken
Fiverr Pro
Deutsch
$
USD
Ich erstelle Zeitreihenprognosen und prädiktives Modellieren mit Python
Experte für Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Motivierter und detailorientierter AI/ML-Ingenieur mit solider akademischer Grundlage in Machine Learning, Deep Learning und Datenanalyse. Erfahren in Python, TensorFlow und Scikit-learn zur Entwicklu...
Über diesen Service
Ich erstelle ein professionelles Zeitreihen-Prognosemodell mit Python, um Trends, Saisonalitäten und zukünftige Muster zu analysieren. Ich kann mit ARIMA, SARIMA, SARIMAX, Prophet, XGBoost, Random Forest und LSTM Modellen arbeiten. Mein Service umfasst Datenvorverarbeitung, Zeitreihenanalyse, Feature-Engineering, Modeltraining, Hyperparameter-Optimierung, Bewertung und Zukunftsprognosen. Perfekt geeignet für Verkaufs-, Nachfrage-, Umsatz-, Preis-, Lager- und Geschäftsprognosen.
Expertise:
Feature-Lernen
•
Prädiktive Analyse
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Colab
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Mit welcher Art von Zeitreihendaten kannst du arbeiten?
Ich kann mit Verkaufs-, Nachfrage-, Umsatz-, Lager-, Preis-, Finanz-, Geschäfts- und anderen historischen Zeitreihendaten arbeiten.
Welche Prognosemodelle verwendest du?
Ich kann ARIMA, SARIMA, SARIMAX, Prophet, XGBoost, Random Forest, LSTM und andere geeignete Modelle je nach Dataset verwenden.
In welchem Format soll ich meine Daten bereitstellen?
Bevorzugt werden CSV-, Excel- oder andere strukturierte tabellarische Formate.
Kannst du zukünftige Werte prognostizieren?
Ja. Ich kann Prognosemodelle für deinen gewünschten Prognosezeitraum erstellen, zum Beispiel für die nächsten 7, 30, 60 oder 90 Tage.
Bewertest du das Prognosemodell?
Ja. Ich verwende geeignete Metriken wie MAE, RMSE, MAPE oder andere passende Bewertungskennzahlen.
Kannst du mehrere Prognosemodelle vergleichen?
Ja. Ich kann mehrere Modelle trainieren und vergleichen und das passendste basierend auf der Validierungsleistung auswählen.
Stellst du den Python-Quellcode bereit?
Ja. Python-Quellcode kann je nach gewähltem Paket eingebunden werden.
Kannst du fehlende Werte und Ausreißer behandeln?
Ja. Ich kann Datenvorverarbeitung, Missing-Value-Behandlung, Ausreißeranalyse und andere notwendige Datenreinigungsschritte durchführen.
Kannst du Trend und Saisonalität analysieren?
Ja. Ich kann Trends, Saisonalität, Stationarität, Autokorrelation und andere wichtige Muster in Zeitreihen erkennen.
Soll ich Sie kontaktieren, bevor Sie eine Bestellung aufgeben?
Ja, besonders wenn dein Dataset groß ist, mehrere Zeitreihen enthält oder ein spezielles Prognosemodell erfordert.
