Bonjour à tous !

Une série chronologique est une séquence de points de donnés dépendant du temps. Par exemple, la demande (ou les ventes) d’un produit sur un site de commerce électronique peut être mesurée temporellement dans une série temporelle, où la demande (ou les ventes) est ordonnée en fonction du temps. Ces données peuvent ensuite être analysées pour trouver des informations temporelles critiques et prévoir les valeurs futures, ce qui aide les entreprises à planifier et à augmenter leurs revenus. Les données de séries chronologiques sont utilisées dans tous les domaines où l’analyse en temps réel est essentielle. L’analyse de ces données et la prévision de leur valeur future devenue essentielle dans ces domaines. Vous êtes au bon endroit.


Je m’appelle Rodrigue YALLA BIO, je suis un Mathématicien-Statisticien : titulaire d’un Master recherche en Statistique-probabilité, d’une Licence en Mathématique fondamentale et d’une Licence en Statistique. Je dispose de 5 années d’expériences dans la conception des outils statistiques et mathématiques pouvant servir d’aide de décision dans l’analyse des données dans toutes ses dimensions. Au cours de mes expériences acquises, j’ai eu la chance de travailler sur divers projets de recherche d’analyse de données et de modélisation statistique en apportant mes compétences à des décideurs, des étudiants en fin de formation dans les domaines comme la médecine, la sociologie, l’agronomie et le marketing, pour ne citer ceux-ci.

Comment analyser vos données statistiques ?
Ma méthode revient à échanger avec vous via le chat dans un premier temps afin de comprendre votre problématique (si vous le souhaiter avec votre accord) en apportant autant que possible des réflexions et analyses objectives qui vous aideront à atteindre vos objectifs tant souhaités. Le but n’est pas d’augmenter le nombre d’options à vous facturer, mais de vous apporter des aides complémentaires afin que votre problématique soit bien cernée et vos objectifs soient atteints.
J’ai la maitrise parfaite et des compétences avérées dans l’utilisation des logiciels statistiques suivant :
- R studio
- Python
- Excel
- SPSS


Ce je fais.
- Préparation des données ;
- Les méthodes « ad-hoc » de prévision
- Lissage par les moyennes mobiles
- Les méthodes de lissage exponentiel
- Les modélisations stochastiques


**Pour 10 Euros** :

vous obtenez la préparation des données : Périodicité de la série, choix du paramètre de fréquence, représentation graphique de la série et la transformation d’une série univarié Comportant 300 lignes au plus.

La fréquence représente le nombre de valeurs pour une période complète d’observation (cycle d’observation). Les valeurs de fréquence les plus courantes sont : 1 (cycle annuelle), 4 (trimestrielle), 12 (mensuelle), 7 (cycle hebdomadaire), 24 (cycle journalière). Par exemples, pour les données par seconde, choisir la minute comme le cycle et ainsi prendre 60 comme fréquence. Pour les données horaires, choisir le jour comme le cycle et prendre 24 comme fréquence. Et pour les données journalières, choisir la semaine comme cycle et considérer 7 comme valeur de fréquence. La représentation graphique d’une série temporelle permettra de visualiser la périodicité.
De nombreux travaux de modélisation portent plutôt sur la série en log, en lag ou en diff que sur la série initiale observée.
- La série en log correspond au logarithme (à base 10) de la série initiale. Le calcul en log permet à la fois de diminuer les effets d’échelle mais aussi la forte dispersion de la série initiale.
- La série en lag représente la valeur retardée de série d’une certaine période (retard d’ordre 1, 2, …p). La variable en lag est généralement utilisée dans les modélisations autorégressives.
- La série en diff est la valeur différenciée de la série à un ordre d c’est-à-dire la d-ième différence entre la valeur actuelle de la série et la valeur retardée d’un ordre p. Cette transformation est couramment utilisée afin d’obtenir une série ayant les bonnes propriétés statistiques comme la stationnarité.

La livraison se fera en deux (02) jours (48h).

POUR ALLER PLUS LOIN, JE VOUS PROPOSE LES PACKS SUIVANTS :

## PACK A : Les méthodes « ad-hoc » de prévision (95 Euros)

Les méthodes « ad-hoc » sont des méthodes basiques permettant de réaliser des prévisions rapides sur les valeurs futures d’une série à partir simples hypothèses.
- La méthode des moyennes (Means method) : la valeur prévue à tout instant est égale à la moyenne des valeurs passées.
- La méthode naïve (Naive method) : la valeur prévue à tout instant est égale à la valeur observée à la période précédente.
- La méthode naïve saisonnière (Seasonal naive method) : la valeur prévue à tout instant est égale à la valeur observée la saison passée à la même date.
- La méthode de dérive (Drift method) : la valeur prévue à tout instant est égale à la valeur observée à la période précédente à laquelle on ajoute la variation moyenne observée dans le passé.

NB : Pour votre projet, vous avez la possibilité de choisir au plus deux (02) méthodes de prévision avec une série univarié comportant au plus 300 lignes.


## PACK B : Les méthodes de lissages linéaire (95 Euros)

Le lissage d'une série consiste éliminer les saisonnalités et les irrégularités dans l'optique d'une prévision. On distingue trois grandes familles de méthodes de lissage : les méthodes de lissage linéaire, les méthodes de lissage exponentiel et les méthodes stochastiques.

- Lissage par régression linéaire : elle est basée sur l'estimation de modèles de régressions linéaires ou l'utilisation des moyennes mobiles à pondérations fixes.
- Les méthodes exponentielles sont une généralisation de la méthode linéaire de moyennes mobiles avec des pondérations à croissance exponentielle.
- Quant aux méthodes stochastiques, elles sont basées sur l'estimation des modèles autorégressifs (AR), des modèles de moyennes mobiles stochastiques (MA) ou une combinaison des deux types de modèles dans des variantes plus élargies (ARMA, ARIMA, SARIMA, GARCH, etc.…).

NB : Pour votre projet, vous avez la possibilité de choisir au plus deux (02) méthodes de lissage linéaire avec une série univarié comportant au plus 300 lignes.


## PACK C : Les méthodes de lissage exponentiel (95 Euros)

Les méthodes de lissages exponentiels sont une généralisation de la méthode de décomposition par les moyennes mobiles où le poids de chaque observation décroît de manière exponentielle quand elle s’éloigne dans le passé.
On distingue trois grandes familles de méthodes de lissages exponentiels :
− Le lissage exponentiel simple : dans lequel la tendance est ajustée à une constante.
− Le lissage exponentiel double : dans lequel la tendance est ajustée à une droite locale.
− Et les méthodes de lissage Holt-Winters qui ajustement la tendance à une droite locale tout en contrôlant les saisonnalités et les irrégularités de la série.

NB : Pour votre projet, vous avez la possibilité de choisir au plus deux (02) méthodes de lissage exponentiel avec une série univarié comportant au plus 300 lignes.


## PACK D : Les modélisations stochastiques (100 Euros)

Les méthodes stochastiques visent à modéliser le processus générateur des données dans le but de prédire les valeurs futures de la série. On distingue deux grandes approches de modélisation stochastique d’une série : l’approche autorégressive et l’approche moyennes mobiles.
L’approche autorégressive (AR) consiste à modéliser la série à partir de ses propres valeurs passées et l’approche moyenne mobile (MA) modélise la série à partir de ses erreurs (irrégularités) passées.
Ces deux approches peuvent aussi être combinées pour donner plusieurs variantes de modélisation. On distingue notamment :
- La modélisation ARMA : qui combine un modèle AR et un modèle MA
- La modélisation ARIMA : qui est une modélisation ARMA lorsque la série n’est pas stationnaire
- La modélisation SARIMA : qui est une modélisation ARMA pour une série non stationnaire et présentant des saisonnalités.
Cette discussion vise à présenter les différentes étapes de la modélisation stochastique d’une série à travers votre projet. Les principales étapes présentées sont :
- Diagnostic de la série.
- Choix de modélisation.
- Diagnostic sur la qualité du modèle.
- Réajustement du modèle.
- Validation du modèle.
- Prévision.

NB : Pour votre projet, vous avez la possibilité de choisir au plus une (01) méthode de modélisation avec une série univarié comportant au plus 300 lignes.


N’hésitez pas, commandez maintenant ce service et vous serez plus que satisfait !

Le fichier vous sera livré sous le format Word ou PDF (selon votre choix).

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