Bonjour à tous !!!

Pourquoi l'analyse des séries temporelles?
L'analyse des séries temporelles est une branche de la statistique et de l'économétrie dédiée à l’étude des données collectées à intervalles réguliers au fil du temps. L'objectif est de comprendre la structure sous-jacente d'une série temporelle, de modéliser ses comportements, et de faire des prévisions à partir de ces données. Voici pourquoi cette analyse est importante : Détection des tendances et des schémas, Prévision des événements futurs, Analyse des dépendances temporelles, Identification des anomalies, Décomposition de la série temporelle, Prise en compte de la dynamique des systèmes complexes, Applications dans de nombreux domaines, Analyse des interactions temporelles et Prise en compte des chocs et des ruptures structurelles.

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Pourquoi je dois vous aider pour l'analyse des séries temporelles?

Je m'appelle Rodrigue et je suis un Statisticien mathématicien possédant une solide expertise en mathématiques et en statistiques, avec 6 années d'expériences dans ce domaine. En effet, je suis titulaire d'un master recherche en statistique et probabilité et d'une licence en mathématique fondamentale.

Choisir un data analyste en analyse des séries temporelles compétent comme moi est crucial pour maximiser la valeur des données et atteindre les objectifs d'une organisation. Voici quelques raisons pour lesquelles je pourrai être le choix idéal en tant que data analyste :
1. Compétences Techniques Solides
- je possède des compétences techniques dans des outils d'analyse de données tels que Python, R, SQL ou Power BI.
- Je maîtrise les analyses des séries temporelles, ce qui me permet d'appliquer les bonnes méthodes d'analyse selon le type de données et les questions à résoudre.
2. Expérience Pratique
- J'ai de l'expérience dans des projets antérieurs, ce qui prouve ma capacité à traiter des données réelles et à en tirer des insights exploitables.
- J'ai probablement des exemples concrets de votre travail, montrant comment mes analyses ont conduit à des décisions stratégiques ou à des améliorations opérationnelles.
3. Compréhension des Besoins Métiers
- Je suis capable de comprendre les objectifs commerciaux et de relier mes analyses aux résultats souhaités par l'organisation.
.- Esprit Critique et Résolution de Problèmes
- J'ai un esprit critique qui me permet d'interroger les données, de poser les bonnes questions, et de résoudre des problèmes complexes.
- Je suis capable de penser de manière analytique pour identifier des tendances, des anomalies, et des opportunités.
4. Compétences en Communication
- Je suis capable de communiquer clairement mes résultats et mes recommandations à un public non technique, facilitant ainsi la prise de décision au sein de l'organisation.
- Je sais présenter des visualisations percutantes qui rendent mes analyses plus accessibles et compréhensibles.
5. Passion pour l'Analyse des Données
- Mon enthousiasme pour l'analyse des données et ma volonté d'apprendre et de m' améliorer continuellement sont des atouts précieux.
- Je suis à l'affût des dernières tendances et technologies en matière d'analyse de données, ce qui me permet d'apporter des approches novatrices.
6. Adaptabilité et Flexibilité
- Je peux m' adapter rapidement aux changements dans les priorités de l'organisation ou aux évolutions technologiques.
- Je suis capable de travailler dans un environnement dynamique, ce qui est essentiel dans le domaine en constante évolution de l'analyse des données.
7. Éthique et Intégrité
- Je respecterai des pratiques éthiques dans la gestion et l'analyse des données, en veillant à la protection des données sensibles et à la conformité aux réglementations en matière de confidentialité.

Contacter moi afin que nous puissions juste échanger sur votre problématique via le chat. Ainsi, au cas où vous avez des doutes sur les méthodes à utiliser, je vous ferais des suggestions que vous êtes libres d'approuver ou pas. L’objectif n'est pas d'augmenter le nombre d'options à vous facturer, mais de vous aider à aborder tous les contours de votre question de recherche.

Rendu du projet :
- Interprétation des Résultats : Analyse de la signification statistique (p-value), de l'amplitude des effets (coefficients), et des intervalles de confiance.
- Tableaux et Visualisations : Création de tableaux ou graphiques pour une visualisation claire des résultats.
- Rapport Final : Présentation des conclusions sous forme de rapports, mettant en lumière les relations clés, les insights obtenus et les recommandations stratégiques basées sur l’analyse.


Offre basique :
Avec 10 euros, vous aurez :
-Une exploration du type des séries temporelles univariées d'au plus deux variables.
-Une exploration des composants des séries temporelles univariées d'au plus deux variables comme la tendance et la saisonnalité.
-Une exploration de la décomposition des séries temporelles univariées d'au plus deux variables comme le modèle additif et multiplicatif.
Les résultats de ces analyses seront accompagnés d'une interprétation d'une ou de 2 phrases au plus dans un délai de 2 jours.


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Pour aller loin dans vos analyses des séries temporelles afin de faire des prévisions réalistes et fiables, je vous propose les packs complémentaires suivants :

PACK A : Prévision du modèle moyenne mobile (MA) d’une série temporelle univariée. (40 euros)
Le modèle de moyenne mobile (MA) est l'un des modèles fondamentaux de l'analyse des séries temporelles, utilisé pour modéliser des séries où l'observation actuelle dépend des erreurs aléatoires passées (ou "bruits blancs").
Les résultats seront fournir au plus dans un délai de 2 jours.

PACK B : Prévision du modèle autorégressif (AR) d’une série temporelle univariée. (40 euros)
Le modèle autorégressif (AR) est un modèle classique utilisé dans l'analyse des séries temporelles, où la valeur actuelle de la série est exprimée comme une fonction linéaire des valeurs passées de la série elle-même.
Les résultats seront fournir au plus dans un délai de 2 jours.

PACK C : Prévision du modèle de moyenne mobile autorégressive (ARMA) d’une série temporelle univariée. (60 euros).
Le modèle autorégressif de moyenne mobile (ARMA) est un modèle hybride qui combine les caractéristiques des modèles autorégressifs (AR) et de moyenne mobile (MA). Il est utilisé pour modéliser des séries temporelles stationnaires en capturant à la fois la dépendance des valeurs passées de la série (AR) et l'influence des erreurs passées (MA). Ce modèle est adapté aux séries temporelles présentant à la fois des autocorrélations et des fluctuations causées par des chocs aléatoires.
Les résultats seront fournir au plus dans un délai de 2 jours.


PACK D : Prévision du modèle de moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) d’une série temporelle univariée. (80 euros)
Le modèle autorégressif intégré de moyenne mobile (ARIMA) est une généralisation du modèle ARMA (autorégressif et moyenne mobile) qui permet de modéliser des séries temporelles non stationnaires en incluant une étape de différenciation pour éliminer la tendance ou les fluctuations à long terme. Le modèle ARIMA est utilisé pour modéliser des séries temporelles en prédisant les valeurs futures basées sur une combinaison de dépendances autorégressives (AR), de moyennes mobiles (MA), et de différenciation (I pour "Integrated").
Les résultats seront fournir au plus dans un délai de 2 jours.

PACK E : Prévision du modèle ARIMA par la recherche de grille de Réglage des hyperparamètres d’une série temporelle univariée. (100 euros)
La recherche de grille pour le réglage des hyperparamètres d'un modèle ARIMA consiste à tester systématiquement différentes combinaisons d'hyperparamètres
p, 𝑑 et 𝑞 afin de trouver la meilleure configuration qui optimise la qualité de l'ajustement et des prévisions. Cette méthode permet d'ajuster le modèle aux données de manière plus efficace en cherchant les valeurs optimales de ces hyperparamètres.
Les résultats seront fournir au plus dans un délai de 3 jours.

PACK F : Prévision de Saisonnier Modèle de moyenne mobile intégrée autorégressive (SARIMA) d’une série temporelle univariée. (120 euros)
Le modèle SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) est une extension du modèle ARIMA qui prend en compte la saisonnalité dans une série temporelle. Ce modèle est utile lorsque les données montrent des motifs saisonniers réguliers qui se répètent à intervalles réguliers. En ajoutant des composantes saisonnières aux termes autorégressifs (AR), intégrés (I) et de moyenne mobile (MA), SARIMA permet de capturer les comportements périodiques et les tendances à long terme.
Les résultats seront fournir au plus dans un délai de 3 jours.

PACK G : Prévision du modèle Exponentielle simple de lissage (SES) d’une série temporelle univariée. (60 euros)
Le modèle de lissage exponentiel simple (SES) est une méthode de prévision pour les séries temporelles univariées qui permet d'estimer les valeurs futures en pondérant les observations passées avec des poids exponentiels. Ce modèle est particulièrement utile pour des séries temporelles sans tendance ni saisonnalité, où les prévisions sont principalement basées sur les valeurs passées.
Les résultats seront fournir au plus dans un délai de 2 jours.

PACK H : Prévision du modèle Holt-Winters (HW) d’une série temporelle univariée. (60 euros)
Le modèle Holt-Winters, également connu sous le nom de lissage exponentiel triple, est une extension du modèle de lissage exponentiel simple qui prend en compte à la fois la tendance et la saisonnalité dans les séries temporelles univariées. Ce modèle est particulièrement adapté aux séries présentant des motifs saisonniers réguliers, en intégrant des prévisions qui varient en fonction des tendances passées et des cycles saisonniers.
Les résultats seront fournir au plus dans un délai de 2 jours.

PACK I : Prévision du modèle FBProphète d’une série temporelle univariée. (150 euros)
FBProphet est une bibliothèque développée par Facebook pour la prévision de séries temporelles. Elle est particulièrement efficace pour gérer des données avec des tendances saisonnières, des jours fériés et d'autres événements qui peuvent affecter les valeurs. Prophet est conçu pour être robuste aux valeurs aberrantes et peut s'adapter facilement à des modèles complexes.
Les résultats seront fournir au plus dans un délai de 4 jours.


PACK J : Prévision du modèle FBProphet en contrôlant les points de changement FBProphète d’une série temporelle univariée. (150 euros)
Le modèle FBProphet permet de contrôler les points de changement pour ajuster la flexibilité du modèle face aux variations soudaines dans la tendance des séries temporelles. Les points de changement sont des moments où la tendance d'une série temporelle change de manière significative, et FBProphet peut détecter ces changements ou permettre à l'utilisateur de les spécifier.
Les résultats seront fournir au plus dans un délai de 4 jours.


J'ai aussi des compétences techniques et théoriques en :
-Prévision du modèle Modélisation FBProphet en ajustant les tendances .
-Prévision du modèle FBProphet avec Vacances d’une série temporelle.
-Prévision du modèle Prévision du modèle Auto-ARIMA d’une série univariée.
- Prévision du modèle VAR d’une série temporelle multivariée.
- Prévision du modèle LSTM d’une série temporelle univariée.
-Prévision du modèle NeuralProphète d’une série temporelle univariée.
-Prévision du modèle RNN d’une série temporelle univariée.
-Prévision du modèle GRU d’une série temporelle multivariée .




N'hésitez pas à passer votre commande, vous serez satisfait, à coup sûr.
Si votre besoin est spécifique ou alors si vous ne vous retrouvez pas dans toutes ces options ? N'hésitez pas à me contacter via le chat. Au cours de nos échanges, nous déterminerons les options qui vous conviennent, et en cas de besoin, des options personnalisées seront créées pour vous.

A très vite!