Je vais analyser et traiter vos séries chronologiques sous R studio ou python

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Bonjour à tous !


L'analyse des séries chronologiques est une branche de la statistique qui traite de l'analyse de données collectées ou enregistrées à des intervalles de temps réguliers. L'objectif principal est d'extraire des caractéristiques significatives des données temporelles pour en tirer des conclusions ou faire des prévisions. L'analyse des séries chronologiques est un outil puissant pour comprendre et prévoir les comportements temporels des données. En utilisant diverses techniques comme la décomposition, le lissage exponentiel et les modèles ARIMA, les analystes peuvent extraire des informations significatives et faire des prévisions précises.

Voici un aperçu détaillé de ce domaine :

Principales Composantes des Séries Chronologiques
1. Tendance (Trend) : C’est la direction générale des données sur une longue
période. Elle peut être croissante, décroissante ou stable.

2. Saisonnalité (Seasonality) : Ce sont les fluctuations périodiques ou récurrentes qui se produisent à des intervalles de temps réguliers (par exemple, mensuellement ou annuellement).

3. Cycles (Cycles) : Ce sont des fluctuations plus longues que la saisonnalité, souvent influencées par des facteurs économiques ou autres.

4. Variations irrégulières (Irregular variations) : Ce sont des variations imprévisibles ou aléatoires causées par des événements spécifiques (par exemple, des catastrophes naturelles, des crises économiques).

Applications de l'Analyse des Séries Chronologiques
1. Prévisions Économiques : Prévisions des indices boursiers, des taux de chômage, des taux de croissance économique, etc.

2. Finance : Prévisions des prix des actions, des taux d'intérêt, des risques financiers.

3. Production et Opérations : Gestion des stocks, prévisions de la demande, planification de la production.

4. Santé : Suivi des épidémies, prévisions de la demande hospitalière.

5. Climatologie : Étude des changements climatiques, prévisions météorologiques.

6. Marketing : Analyse des ventes, tendances de consommation.

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Je suis un Statisticien mathématicien possédant une solide expertise en mathématiques et en statistiques, avec cinq années d'expérience dans ce domaine. Mon rôle implique probablement l'application de techniques mathématiques et statistiques pour résoudre des problèmes complexes, analyser des données et extraire des informations significatives. Voici quelques éléments clés qui pourraient décrire mon profil :

Compétences Techniques

- Mathématiques Avancées : Connaissances approfondies en algèbre linéaire, calcul, probabilités et théories des nombres.


- Analyse des Données : Capacité à manipuler et analyser de grands ensembles de données en utilisant des outils statistiques et logiciels dédiés.

- Programmation : Compétence dans des langages de programmation comme R, Python, Matlab et Excel, utilisés pour l'analyse des données et la modélisation statistique.

Expérience Pratique
- Projets Réels : Expérience dans la conduite de projets de recherche ou d'analyse de données, appliquant des techniques mathématiques et statistiques
pour résoudre des problèmes spécifiques.

- Consultation et Collaboration : Collaboration avec d'autres professionnels, tels que des ingénieurs, des scientifiques de données, ou des analystes financiers, pour fournir des analyses et des recommandations basées sur les données.
Domaines d'Application

- Industrie : Application des compétences en mathématiques et statistiques dans des secteurs comme la finance, la santé, les technologies de l'information, la recherche scientifique, etc.

- Enseignement et Formation : Participation à la formation et à l'enseignement de la statistique et des mathématiques, soit en milieu académique soit à travers des ateliers et des séminaires professionnels.

Outils et Logiciels

- Logiciels Statistiques : Utilisation de logiciels comme R, python, matlab pour les analyses des séries chronologiques.

- Visualisation de Données : Compétences dans des outils de visualisation comme Tableau ou des bibliothèques de visualisation en Python/R (Matplotlib, ggplot2).

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.


LE RENDU:

Au cas où vous avez commandé une analyse statistique, vous allez recevoir un fichier Word contenant les analyses descriptives (tableaux et graphiques), les tests, modèles et autres analyses. Les tests et modèles sont commentés.

Si votre demande correspond à la production d'un script (R ou python), vous recevrez le code commenté au format requis (markdown, .py, etc.).
Si vous avez commandé la conception d'une étude et la réalisation des analyses, vous recevrez, selon le cas, un plan d'analyses, un rapport d'analyses en word ou pdf ou rmarkdown.



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QUELLE(S) OPTION(S) CHOISIR ?


Avec 10 euros, vous aurez une analyse descriptive d’une série chronologique uninarièe comportant la variable temps et la variable cible basée sur la Tendance (Trend), la Saisonnalité (Seasonality), les Cycles (Cycles) et Variations irrégulières (Irregular variations)


Les résultats vous sont fournis dans un délai de 2 jours au plus.
Modélisation des séries chronologiques

 Lissage Exponentiel (une série univariée comportant au plus 500 lignes)

Simple : Utilisé pour des séries chronologiques sans tendance ni saisonnalité.(40 euros)

Double (Holt) : Pour des séries avec tendance.(60 euros)

Triple (Holt-Winters) : Pour des séries avec tendance et saisonnalité. (70 euros)

 Modèles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) : (une série univariée comportant au plus 500 lignes)

o AR (AutoRegressive) : Modèle autorégressif, les valeurs futures dépendent des valeurs passées. (110 euros)

o MA (Moving Average) : Modèle de moyenne mobile, les valeurs futures dépendent des erreurs passées. (110 euros)

o ARMA : Combinaison de AR et MA. (150 euros)

o ARIMA : Intègre la différenciation pour rendre une série stationnaire.(160 euros)

o SARIMA : Ajoute des composantes saisonnières. (190 euros)

o Analyse Spectrale : Utilisée pour identifier les fréquences présentes dans la série temporelle, utile pour la détection des cycles et des périodes saisonnières. (220 euros)

NB: Les séries doivent être univariées comportant au plus 500 lignes)

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!

Je vais analyser et traiter vos séries chronologiques sous R studio ou python

  • 10,00 €

Options supplémentaires

Tous les prix sont H.T et hors frais bancaires. Le prix définitif est calculé sur la page de paiement.

  1. Commandez le
    service de votre choix
    à l’un de nos vendeurs
  2. Échangez par chat sur le
    site jusqu’à la livraison en toute sécurité
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Avis des clients

Note

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DavidInno
Commande personnalisée

Merci pour ce travail

rodrigue_MATHS

Bonsoir Mr Davidinno, pour cette premiére confiance , je vous remercie pour vos apports afin que ce projet aboutisse avec succès et gardons contact.

À propos du vendeur

rodrigue_MATHS Il y a 17 heures

“Bonsoir à tous !


Je suis un Statisticien mathématicien possédant une solide expertise en mathématiques et en statistiques, avec cinq années d'expérience dans ce domaine. Mon rôle implique probablement l'application de techniques mathématiques et statistiques pour résoudre des problèmes complexes, analyser des données et extraire des informations significatives. Voici quelques éléments clés qui pourraient décrire mon profil :

Compétences Techniques

• Mathématiques Avancées : Connaissances approfondies en algèbre linéaire, calcul, probabilités et théories des nombres.
• Analyse des Données : Capacité à manipuler et analyser de grands ensembles de données en utilisant des outils statistiques et logiciels dédiés.
• Programmation : Compétence dans des langages de programmation comme R, Python, Matlab et Excel, utilisés pour l'analyse des données et la modélisation statistique.
Expérience Pratique
• Projets Réels : Expérience dans la conduite de projets de recherche ou d'analyse de données, appliquant des techniques mathématiques et statistiques pour résoudre des problèmes spécifiques.
• Consultation et Collaboration : Collaboration avec d'autres professionnels, tels que des ingénieurs, des scientifiques de données, ou des analystes financiers, pour fournir des analyses et des recommandations basées sur les données.
Domaines d'Application

• Industrie : Application des compétences en mathématiques et statistiques dans des secteurs comme la finance, la santé, les technologies de l'information, la recherche scientifique, etc.
• Enseignement et Formation : Participation à la formation et à l'enseignement de la statistique et des mathématiques, soit en milieu académique soit à travers des ateliers et des séminaires professionnels.


Outils et Logiciels

• Logiciels Statistiques : Utilisation de logiciels comme R, python, matlab pour les analyses des séries chronologiques.
• Visualisation de Données : Compétences dans des outils de visualisation comme Tableau ou des bibliothèques de visualisation en Python/R (Matplotlib, ggplot2).”

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