please can you build a prediction model to predict search volumes for the next 12 months using SARIMA for the keyword 'white tailed eagles' using the historical search volumes:
Searches: Feb 2019 2900 Searches: Mar 2019 2900 Searches: Apr 2019 5400 Searches: May 2019 4400 Searches: Jun 2019 4400 Searches: Jul 2019 4400 Searches: Aug 2019 6600 Searches: Sep 2019 8100 Searches: Oct 2019 4400 Searches: Nov 2019 3600 Searches: Dec 2019 2900 Searches: Jan 2020 4400 Searches: Feb 2020 4400 Searches: Mar 2020 6600 Searches: Apr 2020 14800 Searches: May 2020 49500 Searches: Jun 2020 12100 Searches: Jul 2020 9900 Searches: Aug 2020 8100 Searches: Sep 2020 6600 Searches: Oct 2020 12100 Searches: Nov 2020 9900 Searches: Dec 2020 5400 Searches: Jan 2021 9900 Searches: Feb 2021 8100 Searches: Mar 2021 14800 Searches: Apr 2021 14800 Searches: May 2021 14800 Searches: Jun 2021 14800 Searches: Jul 2021 9900 Searches: Aug 2021 9900 Searches: Sep 2021 8100 Searches: Oct 2021 8100 Searches: Nov 2021 6600 Searches: Dec 2021 5400 Searches: Jan 2022 14800 Searches: Feb 2022 9900 Searches: Mar 2022 9900 Searches: Apr 2022 9900 Searches: May 2022 9900 Searches: Jun 2022 12100 Searches: Jul 2022 9900 Searches: Aug 2022 9900 Searches: Sep 2022 6600 Searches: Oct 2022 6600 Searches: Nov 2022 5400 Searches: Dec 2022 5400 Searches: Jan 2023 8100 

Taking into account:
1. There was a global pandemic in 2020 which abnormally increased search volumes
2. There is a TV series coming out this month with an episode about 'white tailed eagles' which will likely increase the search demand

To build a predictive model, you will need to: 
1. Clean and pre-process the data to remove any outliers or errors. 
2. Use various statistical and machine learning techniques to analyze the data and identify any trends or patterns.
3. Incorporate external factors (the release of the new television show) into the model. This can be done by creating a separate feature that represents the release date of the show and then analyzing how it affects the search volumes.
4. Once the model is built, make predictions for the expected search volumes for "white tailed eagles" over the next 12 months. 
5. Provide a level of confidence in the predictions based on the accuracy of the model using Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), and Root Mean Squared Error (RMSE) metrics.

I would like you to inform me each time a step has been completed until you have finished and provided me the predictions. No additional commentary is required

Please write in English language.
과거 검색량을 사용하여 '흰꼬리수리' 키워드에 대해 SARIMA를 사용하여 향후 12개월 동안의 검색량을 예측하는 예측 모델을 구축해 주세요:검색: 2019년 2월 2900회 검색: 3월 2019 2900 검색: 2019년 4월 5400회 검색: 2019년 5월 4400 검색: 2019년 6월 4400 검색: 2019년 7월 4400 검색: 2019년 8월 6600 검색: 2019년 9월 8100 검색: 2019년 10월 4400 검색: 2019년 11월 3600 검색: 2019년 12월 2900 검색: 2020년 1월 4400 검색: 2020년 2월 4400 검색: 3월 2020 6600 검색: 2020년 4월 14800 검색: 2020년 5월 49500 검색: 6월 2020 12100 검색: 7월 2020 9900 검색: Aug 2020 8100 검색: 9월 2020 6600 검색: 2020년 10월 12100 검색: 11월 9900 검색: 2020년 12월 5400 검색: 2021년 1월 9900 검색: 2021년 2월 8100 검색: 2021년 3월 14800 검색: Apr 2021 14800 검색: 2021년 5월 14800 검색: 6월 2021 14800 검색: Jul 2021 9900 검색: Aug 2021 9900 검색: Sep 2021 8100 검색: Oct 2021 8100 검색: 11월 2021 6600 검색: 2021년 12월 5400 검색: 2022년 1월 14800 검색: 2022년 2월 9900 검색: 2022년 3월 9900 검색: 4월 2022 9900 검색: 2022년 5월 9900 검색: 2022년 6월 12100 검색: 2022년 7월 9900 검색: Aug 2022 9900 검색: 2022년 9월 6600 검색: 2022년 10월 6600 검색: 2022년 11월 5400 검색: 2022년 12월 5400 검색: 2023년 1월 8100 고려 사항1. 2020년에 전 세계적으로 팬데믹이 발생하여 검색량이 비정상적으로 증가했습니다.2. 이번 달에 '흰꼬리수리'에 관한 에피소드가 방영되는 TV 시리즈가 있어 검색 수요가 증가할 가능성이 있음.예측 모델을 구축하려면 다음을 수행해야 합니다: 1. 데이터를 정리하고 전처리하여 이상값이나 오류를 제거합니다. 2. 다양한 통계 및 머신러닝 기법을 사용하여 데이터를 분석하고 추세나 패턴을 파악합니다.3. 3. 외부 요인(새 TV 프로그램 출시)을 모델에 통합합니다. 이는 드라마의 출시일을 나타내는 별도의 기능을 생성한 다음 검색량에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 방식으로 수행할 수 있습니다.4. 모델이 구축되면 향후 12개월 동안 '흰꼬리수리'에 대한 예상 검색량을 예측합니다. 5. 평균 절대 오차(MAE), 평균 제곱 오차(MSE), 평균 제곱 오차(RMSE) 지표를 사용하여 모델의 정확도를 기반으로 예측에 대한 신뢰 수준을 제공하세요.각 단계가 완료되어 예측을 제공할 때까지 완료될 때마다 알려주시기 바랍니다. 추가 설명은 필요하지 않습니다.영어로 작성해 주세요.