Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik voorspel verkoop en vraag met python time series
Data Scientist, Data Analist, Data Analytics
Hoi, ik ben Muneeb Ullah, een Python Data Analyst die zich richt op het omzetten van ruwe data in duidelijke, bruikbare inzichten. Ik ben gespecialiseerd in Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn ...
Over deze dienst
Heb je moeite om toekomstige verkoop te voorspellen, voorraad te beheren of trends in de vraag te begrijpen? Ik help je je historische data om te zetten in nauwkeurige voorspellingen met Python en Machine Learning.
Of je nu een e-commerce winkel, detailhandel of voorraadbeheer hebt, ik bouw betrouwbare time-series modellen die je duidelijk inzicht geven in toekomstige prestaties en voorraadtekorten of overstock voorkomen.
Wat ik voor je kan doen:
- Time Series Forecasting (Verkoop, Omzet, Vraag, Verkeer)
- Trend-, Seizoen- & Patronenanalyse
- Geavanceerde Data Cleaning & Preprocessing (missende data en outliers aanpakken)
- Voorspellende modellen (ARIMA, SARIMA, Prophet, XGBoost, Random Forest)
- Interactieve & Hoge-resolutie grafieken (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
- Prestatie-indicatoren (MAE, RMSE, MAPE) & Business Insights rapport
Waarom voor mij kiezen?
- Op maat gemaakte oplossingen: Modellen die specifiek voor jouw bedrijfsdoelen worden gebouwd.
- Schoon code: Volledig gedocumenteerde Python broncode geleverd.
- Actiegerichte inzichten: Makkelijk te begrijpen grafieken en visuele rapporten zonder technische jargon.
Klaar om datagestuurde beslissingen te nemen? Bestel nu of stuur me een bericht met je dataset om je project te bespreken!
Programmeertaal:
Python
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
Excel
•
Colab
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke bestandsformaten of datasets accepteer je?
Ik accepteer Excel-bestanden (.xlsx, .xls), CSV, TSV en Google Sheets. Als je data in een database of ander formaat staat, neem dan contact met me op voordat je bestelt.
Hoeveel historische data moet ik aanleveren voor een nauwkeurige voorspelling?
Ideaal gezien werkt minstens 12 tot 24 maanden aan historische data (dagelijks, wekelijks of maandelijks) het beste om seizoensinvloeden en lange termijn trends te detecteren. Ik kan ook werken met kortere tijdsbestekken afhankelijk van je wensen.
Welke Python-modellen of technieken gebruik je voor voorspellingen?
Ik gebruik een mix van statistische en machine learning modellen afhankelijk van de complexiteit van je data, waaronder ARIMA, SARIMA, Prophet, Exponential Smoothing, Random Forest en XGBoost.
Ontvang ik de broncode bij het project?
Ja! Volledige Python broncode (Jupyter Notebook .ipynb of .py script) met duidelijke documentatie is inbegrepen bij de Standard en Premium pakketten.
Wat als mijn dataset ontbrekende waarden, gaten of rommelige data bevat?
Geen zorgen. Data cleaning en preprocessing (missende data, outliers en formatting aanpakken) zijn inbegrepen in alle pakketten om te zorgen dat de dataset klaar is voor analyse.
