Projekt dotyczy prognozowania kwartalnej produkcji cementu Portland na podstawie danych historycznych z wykorzystaniem różnych modeli statystycznych i uczenia maszynowego. Celem analizy jest porównanie skuteczności różnych metod prognozowania, takich jak ARIMA, ETS, TSLM, Prophet, NNETAR i ADAM, w przewidywaniu przyszłych wartości produkcji. W projekcie zastosowano zarówno klasyczne techniki analizy szeregów czasowych, jak i nowoczesne podejścia, aby znaleźć najbardziej trafne i wiarygodne prognozy.