Zaman serisi tahmini yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Temizleme: Yüksek kaliteli zaman serisi verileri toplanır ve eksik değerler ile aykırı değerler işlenir. 2. Keşifsel Veri Analizi (EDA): Verideki eğilimleri, mevsimselliği ve anomalileri belirlemek için grafikler ve çizelgeler kullanılır. 3. İstasyonarlığın Kontrolü: Çoğu model, sabit ortalama ve varyansa sahip istasyoner veriler gerektirir. 4. Model Seçimi: Verilerin karmaşıklığına ve tahmin ufkuna bağlı olarak ARIMA, Exponential Smoothing, LSTM veya Facebook Prophet gibi uygun bir model seçilir. 5. Eğitim ve Doğrulama: Model, tarihsel veriler kullanılarak eğitilir ve test verileri ile doğruluğu doğrulanır. 6. Tahmin: Eğitilmiş model kullanılarak gelecekteki değerler tahmin edilir. 7. Dağıtım ve İzleme: Model, karar alma süreçleri için iş zekası (BI) panolarına entegre edilir ve periyodik olarak yeniden eğitilir.