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Ich erstelle Zeitreihen-Vorhersagemodelle in Python
Datenanalyst Big Data Statistische Analyse Machine Learning
Ich bin ein Student im Bereich Angewandte Statistik mit fundiertem Wissen in statistischer Modellierung, Machine Learning und strukturierter Datenanalyse. Ich bin versiert in Python und Tools wie scik...
Über diesen Service
Zeitreihendaten enthalten Trends, Saisonalitäten und Unsicherheiten, die gewöhnliche Modelle möglicherweise übersehen. Ich werde deine Daten in Python analysieren und vorhersagen, wobei ich Methoden auswähle, die zur Struktur passen, anstatt ein Modell aufzuzwingen.
Geeignete Anwendungsbereiche sind Verkauf, Nachfrage, Lagerbestand, Web-Traffic, Energie, Betrieb und Sensordaten.
Mein Workflow kann umfassen:
Überprüfung der Datenfrequenz und fehlender Timestamps
Trend- und Saisonalitätsanalyse
Vorverarbeitung und Ausreißerüberprüfung
ARIMA, SARIMA, exponentielle Glättung, Prophet oder Machine-Learning-Modelle
Zeitabhängige Validierung mit MAE, RMSE oder MAPE
Vorhersageplots und Prognoseintervalle, wenn unterstützt
Je nach Paket erhältst du eine Baseline-Prognose, Modellvergleich, Tuning, wiederverwendbaren Python-Code und einen detaillierten Bericht.
Ich bin Masterstudent in Angewandter Statistik mit Erfahrung in statistischer Modellierung und Machine Learning. Ich biete ehrliche Fehlerbewertungen und garantiere keine vorher festgelegte Genauigkeit.
Bitte gib eine Datum- oder Zeit-Spalte sowie ein numerisches Ziel an. Kontaktiere mich vor der Bestellung bei mehreren Serien, externen Variablen oder ungewöhnlichen Datenstrukturen.
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Frage: Welche Daten benötigst du zum Start?
Antwort: Bitte stelle einen Datensatz mit einer Datum- oder Zeit-Spalte, einem numerischen Ziel, dem gewünschten Prognosehorizont, der Datenfrequenz und einer kurzen Erklärung des Geschäfts Ziels bereit.
Frage: Wie viel historische Daten sind erforderlich?
Antwort: Es gibt keine universelle Mindestmenge. Es ist bevorzugt, genügend Historie zu haben, um Trend- und saisonale Zyklen zu erkennen. Wenn du unsicher bist, sende bitte eine Probe vor der Bestellung.
Frage: Welches Prognosemodell wirst du verwenden?
Antwort: Ich wähle Modelle basierend auf der Datenstruktur, Frequenz, Trend und Saisonalität. Methoden können ARIMA, SARIMA, exponentielle Glättung, Prophet oder Machine-Learning-Modelle sein.
Frage: Kannst du eine bestimmte Prognosegenauigkeit garantieren?
Antwort: Kein verantwortungsvolles Prognosemodell kann zukünftige Genauigkeit garantieren. Ich nutze zeitabhängige Validierung und geeignete Fehlermaße, um eine ehrliche Einschätzung der Modellleistung zu geben.
Frage: Kannst du mehrere Produkte, Standorte oder Zielserien vorhersagen?
Antwort: Jedes Paket umfasst eine Zielserie, sofern nicht anders vereinbart. Wähle das Extra für zusätzliche Zeitreihen oder kontaktiere mich für ein individuelles Angebot mit mehreren Serien.
Frage: Erhalte ich den Python-Code und einen Bericht?
Antwort: Das Basispaket beinhaltet die Prognose und Plots. Das Standardpaket umfasst wiederverwendbaren Python-Code und Modellvergleich. Das Premium-Paket enthält den Code, erweiterte Analysen und einen detaillierten Bericht.
