Fundamentos e Aplicações de Séries Temporais

 

Uma série temporal é uma coleção de dados coletados ao longo do tempo. Esses dados podem incluir informações sobre vendas, preços de ações, temperaturas, entre outros. As séries temporais são amplamente utilizadas em muitos campos, incluindo finanças, economia, saúde, climatologia e muito mais.

A análise de séries temporais é uma ferramenta valiosa para entender tendências, padrões e previsões futuras. A previsão de séries temporais é uma tarefa comum na análise de dados e pode ser realizada usando vários métodos, incluindo modelos ARIMA, SARIMA, entre outros.

Abaixo está um exemplo de código em Python para criar uma série temporal com o pacote pandas e plotá-la usando o pacote matplotlib.

 

Aplicações

As séries temporais são úteis em muitas aplicações, incluindo:

Previsão de vendas: a previsão de vendas é importante para as empresas, pois permite que elas planejem sua produção e estoques de maneira eficiente.

Análise financeira: as séries temporais são amplamente utilizadas na análise financeira, incluindo a previsão de preços de ações e a identificação de tendências de mercado.

Monitoramento climático: as séries temporais são usadas para monitorar temperaturas, precipitação e outros dados climáticos, o que é importante para prever eventos climáticos adversos e tomar medidas preventivas.

 

Previsão

As previsões de séries temporais são uma técnica de inteligência artificial que permite prever valores futuros de uma série de dados ao longo do tempo. Elas são amplamente utilizadas em diversas áreas, incluindo finanças, saúde, vendas, entre outras.

Segue um exemplo de previsão de séries temporais utilizando o dataset AirPassengers da biblioteca statsmodels no Python:

 

Classificação

A classificação de séries temporais é um problema de aprendizado supervisionado, onde o objetivo é prever a categoria de uma série temporal. Por exemplo, prever se uma ação vai subir ou descer no próximo dia de negociação.

Aqui está um exemplo de como realizar a classificação de séries temporais no Python:

Neste exemplo, o objetivo é classificar se o número de passageiros em cada mês é “Alto” ou “Baixo”. A classificação é feita com base na média dos números de passageiros. O modelo é treinado com 80% dos dados e avaliado com o restante. Por fim, um gráfico é plotado para comparar as previsões com os valores reais.

 

Clustering

Clustering de Séries Temporais é uma técnica de agrupamento de séries temporais com objetivo de identificar padrões similares em grandes quantidades de séries temporais. É uma técnica importante em aplicações como monitoramento de desempenho, análise de tendências, detecção de anomalias, entre outras.

O processo de clustering de séries temporais é basicamente composto pelos seguintes passos:

• Pré-processamento: preparação e normalização dos dados.

• Decomposição: separação da série temporal em componentes, como tendência, sazonalidade e ruído.

• Representação: transformação da série temporal em um formato adequado para o agrupamento, como série de distâncias ou série de recursos.

• Clustering: agrupamento de séries temporais semelhantes com base na distância ou nos recursos extraídos.

• Visualização: exibição dos resultados, como gráficos de tendências ou histogramas.

O algoritmo de clustering usado pode ser o KMeans ou qualquer outro algoritmo de agrupamento de dados. O resultado é uma classificação das séries temporais em grupos, onde as séries dentro de um grupo são consideradas similares entre si e diferentes das séries em outros grupos.

A figura abaixo identifica três grupos diferentes de dados dentro de um mesmo conjunto de séries temporais, gerado com a biblioteca tslearn.

 

Conclusão

As séries temporais são sequências de dados coletados ao longo do tempo, onde, em um gráfico, um dos eixos é o tempo. A análise de séries temporais permite fazer previsões futuras e identificar padrões como tendências e sazonalidades. Além disso, o uso de técnicas de clustering em séries temporais pode ajudar a identificar grupos de dados similares. Em geral, a análise de séries temporais é uma ferramenta bastante útil para uma ampla gama de aplicações.

 

Referências

Conjunto de dados AirPassengers do statsmodels

Métricas de avaliação de cluster

Algoritmo de clustering KMeans na biblioteca scikit-learn

Obrigado pela leitura!