En el mundo moderno de hoy, el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático ha experimentado un gran progreso. El análisis de series temporales es un mecanismo ampliamente utilizado en la ciencia de datos para analizar datos y obtener información significativa.
Se considera un conjunto de puntos de datos derivados en base a una secuencia de tiempo particular. El tiempo generalmente se espacia por igual para que los datos obtenidos puedan analizarse con facilidad. Por lo general, se obtiene semanal, mensual o anualmente según el tipo y la estructura de los datos.
El análisis de series temporales es un método para inspeccionar y estudiar los datos de series temporales. Después de estudiar el conjunto de datos, Ciencia de los datos los profesionales pueden sacar conclusiones significativas de él, lo que les ayudaría a resolver problemas más grandes.
Importancia del análisis de series temporales:
El tiempo es un factor que ayuda a diferenciar los cambios que ocurren en la naturaleza de un conjunto de datos en particular en diferentes puntos. Un conjunto de datos de series de tiempo consta de datos que dependen completamente del tiempo observado. Por lo tanto, esto puede ayudar a los científicos de datos a planificar proyectos futuros. Esta planificación se realiza en función del rendimiento de un conjunto de datos particular de años anteriores.
Para que esto sea posible, es importante recopilar los datos en un formato de serie temporal. Luego se analizan los datos y se forman varios patrones. Estos patrones luego se utilizan para predecir valores y derivar resultados conocidos como pronósticos de series de tiempo. Tanto el análisis de series de tiempo como el pronóstico son los dos objetivos básicos de una serie de tiempo. Ambas técnicas son igualmente importantes para ayudar a comprender mejor la serie temporal.
Ejemplos clásicos de una serie temporal:
Todos los datos de una serie temporal dependen completamente del tiempo. Algunos conjuntos de datos tienen alguna conexión con el tiempo pero no dependen del mismo. Dichos datos no pueden tomarse como una serie temporal. Por lo tanto, algunos de los ejemplos clasificados de datos de series temporales perfectas incluyen el tráfico recibido en un sitio web, los precios de las acciones, las ventas generadas, los productos en demanda, el aumento y la disminución de la temperatura, etc.
Todos los conjuntos de datos mencionados anteriormente se recopilan en función de varias secuencias de tiempo y se examinan en consecuencia para obtener conclusiones. Dado que los datos son el gobernante de los tiempos modernos, muchos de estos datos de series temporales evolucionan regularmente para su análisis.
Modelos de Análisis de Series Temporales:
Se implementan dos modelos famosos cuando se utiliza el análisis de series de tiempo:
- Promedios móviles: según este modelo, un punto de datos particular en los datos de series temporales se considera el promedio de todos los puntos de datos disponibles anteriormente. Este modelo tiende a ignorar la repetición de puntos de datos.
- Suavizado exponencial: según este modelo, un punto de datos en una serie de datos de tiempo se calcula tomando el promedio exponencialmente decreciente de todos los puntos de datos disponibles previamente.
Objetivos del análisis de series de tiempo:
Al realizar el análisis de series de tiempo, es importante lograr los principales objetivos de esta técnica:
- Autocorrelación o estacionalidad: hay momentos en que los patrones y las perspectivas de los datos de series temporales tienen varias repeticiones. Es importante identificar estas repeticiones y analizar con qué frecuencia ocurren. Si hay repeticiones a intervalos regulares, esta condición se conoce como estacionalidad.
- Estacionario: este término está relacionado con la media y la varianza de los datos. Si el conjunto de datos tiene una pequeña cantidad de media y varianza, se considera estacionario. La estacionaria alta o baja también se calcula en función de la estacionalidad de los datos de la serie temporal.
Ventajas del análisis de series temporales:
- El análisis de series temporales es una técnica útil que ayuda a filtrar los datos. Esta técnica ayuda a eliminar todos los datos ruidosos y garantiza que todo el conjunto de datos sea genuino y auténtico. Esto, a su vez, ayudaría a predecir los resultados exactos sin confusión.
- Con esta técnica, los profesionales pueden profundizar más y examinar los datos. Esto también les ayuda a derivar el verdadero significado de los datos y los diversos resultados posibles.
- Después de analizar, el siguiente paso es la previsión. Si los datos se analizan correctamente, ayudan a pronosticarlos mucho mejor. Como se mencionó, la previsión es la técnica para derivar varios patrones y conclusiones a partir de los datos proporcionados.
Análisis de series temporales es una técnica beneficiosa general para analizar el comportamiento de un conjunto de datos. Es importante elegir el modelo correcto para la implementación para obtener las mejores conclusiones y comprender mejor los datos. Un modelo adecuado ayuda a obtener información significativa mediante la eliminación de puntos de datos que son repetitivos o no necesarios.