Análise de Séries Temporais - Uma Técnica Benéfica para Inspecionar Diferentes Conjuntos de Dados

No mundo moderno de hoje, o campo da ciência de dados e do aprendizado de máquina testemunhou um grande progresso. A análise de série temporal é um mecanismo amplamente utilizado na ciência de dados para analisar dados e obter insights significativos.

É considerado um conjunto de pontos de dados derivados com base em uma sequência de tempo específica. O tempo é geralmente espaçado igualmente para que os dados obtidos possam ser analisados ​​com facilidade. Geralmente é obtido semanalmente, mensalmente ou anualmente com base no tipo e estrutura dos dados.

A análise de séries temporais é um método para inspecionar e estudar os dados de séries temporais. Depois de estudar o conjunto de dados, ciência de dados os profissionais podem tirar conclusões significativas a partir dele, o que os ajudaria a resolver problemas maiores.

Importância da Análise de Séries Temporais:

O tempo é um fator que ajuda a diferenciar as mudanças que ocorrem na natureza de um determinado conjunto de dados em diferentes pontos. Um conjunto de dados de série temporal consiste em dados que são completamente dependentes do tempo observado. Portanto, isso pode ajudar os cientistas de dados a planejar empreendimentos futuros. Esse planejamento é feito com base no desempenho de um determinado conjunto de dados de anos anteriores.

Para tornar isso possível, é importante coletar os dados em um formato de série temporal. Os dados são então analisados ​​e vários padrões são formados. Esses padrões são então usados ​​para prever valores e derivar resultados conhecidos como previsão de séries temporais. Tanto a análise quanto a previsão de séries temporais são os dois objetivos básicos de uma série temporal. Ambas as técnicas são igualmente importantes para ajudar a entender melhor a série temporal.

Exemplos clássicos de uma série temporal:

Todos os dados em uma série temporal são completamente dependentes do tempo. Alguns conjuntos de dados têm alguma conexão com o tempo, mas não dependem do mesmo. Esses dados não podem ser considerados como uma série temporal. Portanto, alguns dos exemplos classificados de dados de séries temporais perfeitas incluem tráfego recebido em um site, preços de ações, vendas geradas, produtos em demanda, aumento e queda de temperatura, etc.

Todos os conjuntos de dados mencionados acima são coletados com base em várias sequências de tempo e são examinados de acordo para obter conclusões. Como os dados são os governantes dos tempos modernos, muitos desses dados de séries temporais continuam evoluindo regularmente para análise.

Modelos de Análise de Séries Temporais:

Dois modelos famosos são implementados ao usar a análise de séries temporais:

• Médias móveis: de acordo com este modelo, um determinado ponto de dados em dados de séries temporais é considerado a média de todos os pontos de dados disponíveis anteriormente. Este modelo tende a ignorar a repetição de pontos de dados.
• Suavização Exponencial: de acordo com este modelo, um ponto de dados em uma série temporal é calculado tomando a média exponencialmente decrescente de todos os pontos de dados disponíveis anteriormente.

Objetivos da análise de séries temporais:

Ao realizar a análise de séries temporais, é importante atingir os principais objetivos desta técnica:

• Autocorrelação ou sazonalidade: há momentos em que os padrões e insights de dados de séries temporais têm várias repetições. É importante identificar essas repetições e analisar com que frequência elas ocorrem. Se houver repetições em intervalos regulares, essa condição é conhecida como sazonalidade.
• Estacionário: Este termo está relacionado à média e variância dos dados. Se o conjunto de dados tiver uma pequena quantidade de média e variância, ele é considerado estacionário. A estacionária alta ou baixa também é calculada com base na sazonalidade dos dados da série temporal.

Vantagens da análise de séries temporais:

• A análise de séries temporais é uma técnica útil que ajuda na filtragem dos dados. Essa técnica ajuda a remover todos os dados ruidosos e garante que todo o conjunto de dados seja genuíno e autêntico. Isso, por sua vez, ajudaria a prever os resultados exatos sem qualquer confusão.
• Usando essa técnica, os profissionais podem se aprofundar e examinar os dados. Isso também os ajuda a obter o verdadeiro significado dos dados e os vários resultados possíveis.
• Após a análise, o próximo passo é a previsão. Se os dados forem analisados ​​​​adequadamente, eles ajudam a prever muito melhor. Conforme mencionado, a previsão é a técnica para derivar vários padrões e conclusões a partir dos dados fornecidos.

Análise de séries temporais é uma técnica geral benéfica para analisar o comportamento de um conjunto de dados. É importante escolher o modelo certo para implementação para obter as melhores conclusões e entender melhor os dados. Um modelo adequado ajuda a obter insights significativos, eliminando pontos de dados repetitivos ou desnecessários.