سأقوم بتحليل بياناتك الزمنية باستخدام خوارزميات متقدمة للتنبؤ بالمستقبل. يمكنني مساعدتك في التنبؤ بمبيعاتك، الطلب على المنتجات، أو أي بيانات زمنية أخرى باستخدام أدوات تعلم الآلة وPython.

- تحليل البيانات الزمنية (Time Series Analysis):
قراءة وتحليل البيانات الزمنية باستخدام Pandas وNumPy.
تحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات مثل الموسمية (seasonality) والدورية (trends).

- تطبيق نماذج التنبؤ بالبيانات الزمنية:
LSTM (Long Short-Term Memory)
RNN (Recurrent Neural Network)
GRU (Gated Recurrent Unit)

- تقييم النموذج:
تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل MAE وRMSE

- التسليم:
ملف Jupyter Notebook يحتوي على الأكواد والنماذج.
ملف CSV يحتوي على التنبؤات المستقبلية للبيانات.
تقرير PDF أو Word يشرح تحليل النتائج مع التوصيات.

- الحدود:
يمكن تحليل بيانات زمنية بحجم يصل إلى 15,000 صف