Ik maak tijdreeksvoorspellingen en voorspellende modellen met python
Professioneel in Artificial Intelligence en Machine Learning
Over deze dienst
Ik maak een professioneel time series forecasting model met Python om trends, seizoensinvloeden en toekomstige patronen te analyseren. Ik werk met ARIMA, SARIMA, SARIMAX, Prophet, XGBoost, Random Forest en LSTM modellen. Mijn service omvat data preprocessing, time series analyse, feature engineering, modeltraining, hyperparameter tuning, evaluatie en toekomstige voorspellingen. Perfect voor sales, vraag, omzet, prijs, voorraad en business forecasting.
Expertise:
Representatieleren
•
Voorspellende analyse
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
Colab
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Met welk type tijdreeksgegevens kun je werken?
Ik kan werken met verkoop-, vraag-, omzet-, voorraad-, prijs-, financiële, zakelijke en andere historische tijdreeksdatasets.
Welke forecasting-modellen gebruik je?
Ik kan ARIMA, SARIMA, SARIMAX, Prophet, XGBoost, Random Forest, LSTM en andere geschikte modellen gebruiken, afhankelijk van de dataset.
In welk formaat moet ik mijn gegevens aanleveren?
CSV, Excel of andere gestructureerde tabelvormen hebben de voorkeur.
Kun je toekomstige waarden voorspellen?
Ja. Ik kan voorspellingsmodellen bouwen voor jouw gevraagde forecast horizon, zoals de komende 7, 30, 60 of 90 dagen.
Evalueer je het voorspellingsmodel?
Ja. Ik gebruik geschikte metrics zoals MAE, RMSE, MAPE of andere passende evaluatiemethoden.
Kun je meerdere voorspellingsmodellen vergelijken?
Ja. Ik kan meerdere modellen trainen en vergelijken en het meest geschikte model selecteren op basis van validatieprestaties.
Bied je de Python broncode aan?
Ja. Python broncode kan worden toegevoegd, afhankelijk van het gekozen pakket.
Kun je omgaan met ontbrekende waarden en outliers?
Ja. Ik kan data preprocessing uitvoeren, ontbrekende waarden behandelen, outliers analyseren en andere noodzakelijke data-cleaning stappen zetten.
Kun je trend en seizoenpatronen analyseren?
Ja. Ik kan trends, seizoenpatronen, stationariteit, autocorrelatie en andere belangrijke tijdreeks patronen identificeren.
Moet ik contact met u opnemen voordat ik een bestelling plaats?
Ja, vooral als je dataset groot is, meerdere tijdreeksen bevat of een specifiek voorspellingsmodel vereist.

