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Haré análisis de series temporales y pronósticos usando python o r
Estadístico
Hola, soy Arsalan Khan, un estudiante de MPhil en Estadística y analista de datos profesional con experiencia en análisis estadístico, soporte en investigación y machine learning. Me especializo en SP...
Acerca de este Servicio
Deja de dejar que tus datos se queden ahí luciendo bonitos y no te digan nada.
Soy un investigador en Estadística que construye modelos de pronóstico que realmente se ponen a prueba, incluyendo trabajos de predicción de calidad del aire, donde un pronóstico incorrecto no es un error, es información errónea llegando a personas reales. No hago "lo suficientemente bueno". Hago modelos que aguantan.
Aquí está la verdad que la mayoría de los trabajos no te dirán: poner un modelo ARIMA en tus datos y llamarlo pronóstico es pereza. Construyo múltiples modelos ARIMA, LSTM, XGBoost, híbridos, los comparo y demuestro estadísticamente cuál gana. Números, no suposiciones. Sabrás exactamente por qué deberías confiar en el resultado.
Lo que obtendrás:
Un pronóstico hecho para ser correcto, no solo rápido
Tendencias y estacionalidad, descifradas sin jerga
️ Múltiples modelos, cara a cara, el mejor coronado
Informes y visuales lo suficientemente claros para entregárselos directamente a tu jefe o cliente
Python o R, tú eliges, yo hago ambos
Dónde aplica esto:
Ventas y ingresos Demanda e inventario Tendencias de stock/financieras Clima y medio ambiente Tráfico web
¿Datos desordenados? ¿Fechas faltantes, filas duplicadas, picos raros? Eso ya no es tu problema, ahora es mío.
Envía tus datos y tu objetivo antes de ordenar
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FAQ
Traducción automática
¿En qué formato deben estar mis datos?
CSV o Excel funcionan mejor, con una columna de fecha/hora y una o más columnas de valores. Si tus datos están desordenados (fechas faltantes, duplicados, huecos extraños), envíalos de todas formas — los limpiaré como parte del trabajo.
¿Cuánta data necesito para un buen pronóstico?
Cuanto más, mejor. Para modelos estadísticos (ARIMA), 50+ puntos de datos son útiles. Para modelos de ML (LSTM, XGBoost), se recomiendan 200+ — cuanto más historial, más confiable será el pronóstico.
¿Qué modelo usarás para mis datos?
Depende del patrón de tus datos (tendencia, estacionalidad, tamaño, ruido). En los paquetes Estándar y Premium, pruebo múltiples modelos y elijo el que mejor funcione para ti, sin suposiciones previas.
¿Obtengo el código o solo los resultados?
Los paquetes Estándar y Premium incluyen código fuente en Python/R documentado. El básico solo incluye resultados, métricas y gráficos — el código está disponible como complemento.
¿Puedes explicar los resultados si no soy técnico?
Sí — cada paquete incluye un resumen en lenguaje sencillo junto con las métricas técnicas. El Premium también incluye un breve video explicativo.
¿Y si mi pronóstico no parece preciso después de entregarlo?
Las revisiones están incluidas en todos los paquetes. Si algo no cuadra, lo investigaré — elección del modelo incorrecta, problema con los datos, lo que sea — y lo corregiré dentro del alcance de la revisión.
¿Puedes manejar múltiples conjuntos de datos o variables en un solo pedido?
Sí — Estándar cubre hasta 3, Premium es ilimitado. Para más, envíame un mensaje y te prepararé una cotización personalizada.
¿Qué tan rápido puedes entregar?
De 1 a 5 días, dependiendo del paquete.
