Le tecniche di analisi delle serie storiche sono fondamentali per comprendere e prevedere tendenze future di dati raccolti nel tempo. Il nostro team, esperto in vari progetti di analisi delle serie storiche, offre competenze specialistiche per l’applicazione delle tecniche più appropriate, tra cui:
- Rappresentazioni grafiche di serie temporali uni e multivariate: Visualizza e analizza i pattern nei dati per identificarne le tendenze e le anomalie.
- Decomposizione stagionale classica e con il modello X11: Separa i dati in componenti stagionali, di tendenza e irregolari per analisi più dettagliate.
- Exponential smoothing e metodi ETS: Prevede i valori futuri dei dati attraverso una ponderazione degli elementi passati.
- Modelli ARIMA: semplici, stagionali (SARIMA): Identifica e prevede i pattern nei dati temporali, tenendo conto delle stagionalità.
- Regressioni con errori ARIMA, modelli ARMAX: Combina la regressione lineare con modelli ARIMA per analisi più accurate.
- Analisi della volatilità con modelli ARMAX: Valuta la stabilità e le variazioni nei dati nel tempo.
- Modelli strutturali e analisi di cointegrazione: VECM e VAR: Analizza e prevede relazioni a lungo termine tra diverse serie temporali.
- Tecniche avanzate:
- Prophet: Per prevedere dati temporali con tendenze stagionali e festività.
- Deep Learning: Applica algoritmi di apprendimento automatico per analisi complesse e previsioni.
- Modelli gerarchici: Gestisce dati a più livelli per analisi dettagliate e accurate.
Con queste competenze, il nostro team è in grado di offrire soluzioni su misura per qualsiasi progetto di analisi delle serie storiche, garantendo risultati affidabili e approfonditi.