Forecaster : aplicación web shiny para el análisis y experimentación de modelos de series temporales

Abstract

Forecaster es una aplicación web Shiny que asiste a los científicos de datos y analistas de negocio en el entrenamiento de modelos de predicción de series temporales sin necesidad de código. El usuario puede cargar cualquier set de datos de serie de tiempo sin importar la frecuencia en que estén los datos para generar predicciones de multitud de casos de uso. Forecaster es capaz de lograr esto con la integración de más de quince algoritmos y técnicas distintas con las que experimentar y generar modelos predictivos. Además, incorpora técnicas avanzadas de análisis estadístico de series de tiempo acompañadas de atractivas visualizaciones interactivas para captar todas las señales ocultas en los datos.

Forecaster is a Shiny web application that assists data scientists and business analysts in the training of forecasting models without the need to code. The user may upload any time series dataset no matter the frequency the underlying data is in to generate predictions for a wide range of use cases. Forecaster hosts more than fifteen different algorithms and techniques for model experimentation and generation. Moreover, it offers a broad selection of advanced statistical time series analysis techniques along with fancy interactive visualizations to help pick up on all the underlying signals in the data.