Haré análisis, pronósticos y modelamiento de series de tiempo.

Experiencia en análisis de series temporales

El análisis de series temporales consiste en examinar una secuencia de puntos de datos a lo largo del tiempo para descubrir patrones, tendencias y estacionalidad. Este enfoque predictivo se aplica en finanzas, mercados bursátiles, salud, economía y más. Para conjuntos de datos complejos con múltiples variables, también existen métodos de series temporales multivariantes.

Capacidades ofrecidas

Modelos básicos

• Análisis de tendencias: Detectar movimientos ascendentes/descendentes.
• Descomposición estacional: Identificar y aislar la estacionalidad.
• Autocorrelación: Comprender las relaciones entre retardos.
• Modelos ARIMA/SARIMA: Pronóstico de series temporales con estacionalidad y tendencias.
• Técnicas de suavizado: Reducir el ruido para patrones más claros.

Modelos avanzados

• Modelos neuronales: NBeats, DeepAR, Transformer, RNN, LSTM
• Modelos estadísticos: Facebook Prophet, Smoothing exponencial, Kalman Forecaster
• Modelos híbridos: BATS, TBATS, FFT, LightGBM, XGB, NHITS, NLinear

Métricas de evaluación

• Error absoluto medio (MAE)
• Error porcentual absoluto medio (MAPE)
• Error cuadrático medio (MSE)
• Error absoluto medio escalado (sMAE)

Comparte tu enunciado del problema y diseñaré una solución utilizando modelos y métodos de vanguardia para satisfacer tus necesidades específicas