As séries temporais, ou time series em inglês, são uma técnica de estudo de dados passados e presentes, que também auxilia na previsão de acontecimentos futuros.
Essa análise acontece através da organização desses fatos, possibilitando uma visualização ampla deles e de suas consequências e auxiliando em fatores como precificação e planejamento.
Nesse artigo, vamos te explicar como funciona esse processo e te mostrar como ele pode ser aplicado no seu negócio.
Se interessou? Continue lendo para saber mais.
O que são as séries temporais?
As séries temporais funcionam através da coleta de determinados dados ao longo do tempo, de forma periódica e constante.
Essa organização permite que os pontos sejam estabelecidos de forma equidistante em gráficos – em intervalos denominados frequências de série -, facilitando o estabelecimento de uma correlação entre cada análise.
No meio econômico, esse estudo tende a ser usado para indicar PCIs (índice de preço do consumidor), taxas de desemprego, precificação e até mesmo PIBs.
Gráficos e inferências de séries temporais
Os gráficos temporais geralmente funcionam a partir de dois eixos (X, Y) e representam a variação de algum valor de acordo com o tempo analisado.
Dessa forma, é possível criar uma base confiável de padronização de algum comportamento, que pode ser de movimentação, demanda ou valor, por exemplo.
A partir da análise desse tipo de gráfico, é possível inferir:
Padrão de reversão de dados
Alguns casos podem apresentar uma tendência de retornar para determinado ponto constantemente, o que pode acontecer se existe um fator determinante ao redor do qual esses dados orbitam.
Vale ressaltar que esse ponto de reversão não é necessariamente nulo, pode ser positivo ou negativo. Esses casos exigem um estudo adequado para entender se o ponto de partida para os planos de ação correspondentes àqueles objetos também deve ou não ser nulo.
Tendências temporais
Alguns dados também podem sofrer com a influência de fatores determinantes que correspondem ao período de tempo em questão.
A modelagem e testagem a partir dessas séries vai depender de uma identificação correta dessas tendências, bem como de uma correspondência adequada a elas.
Quebras estruturais
Quando acontecem mudanças repentinas no quadro dos fatores determinantes, é possível observar quebras na linearidade dos gráficos. Isso acontece, por exemplo, com grandes momentos na bolsa de valores.
Nesses casos, é possível que a padronização e confiabilidade daqueles dados entre em questão. Análises estatísticas passam, então, a ser aconselhadas para estabelecer um novo estudo ou abordagem.
Sazonalidade
Ao contrário do anterior, a sazonalidade acontece quando as variações nos gráficos podem ser previstas ao longo do tempo devido à sua constância.
Um exemplo disso são as vendas em lojas de roupas ou presentes, que apresentam crescimentos durante datas comemorativas.
Séries temporais estacionárias
Existe também a possibilidade dos dados analisados não sofrerem variação de acordo com os períodos representados. Nesse caso, as séries são chamadas de estacionárias.
Esse conceito pode parecer um pouco confuso, uma vez que implica que o estudo não depende mais do tempo.
Em outras palavras, se os pontos do gráfico são (Y, Y1, Y2, …, Yn) e essa é uma série estacionária, as variações de Y – se vierem a existir – dependem unicamente de n.
Por que sequer considerar esses casos?
Para determinados estudos, é importante levantar hipóteses e baseá-las nessa estabilização.
Isso acontece muito em casos chamados de covariação estacionária, nos quais a variação e o ponto neutro do gráfico são os mesmos em todos os períodos de tempo, se tornando independente dele.
As aplicações de séries temporais
Como vimos anteriormente, as séries temporais são práticas de análise que podem ser aplicadas em diferentes campos de atuação, desde a economia até a saúde.
No seu negócio, as aplicações dependem do tipo de estudo e plano que você busca construir.
Existem 3 aplicações mais recorrentes desses estudos, veja só:
Classificação
Um dos objetivos clássicos da construção de séries temporais é identificar formas ou padrões que aparecem ao longo do tempo.
Um exemplo cotidiano são os eletrocardiogramas, onde a forma como os sinais são representados podem representar alguma alteração nos batimentos cardíacos daquele paciente.
Previsão
No universo dos negócios, essa é a aplicação mais comum. Nesse caso, busca-se identificar um padrão entre os pontos para que se possa estabelecer uma previsibilidade de tendência.
Isso acontece muito quando vemos alguma previsão de valor das moedas em relação ao dólar, por exemplo.
Clustering
O clustering é uma técnica de agrupamento de informações de uma base de dados, com base na proximidade entre elas.
Nas séries temporais, isso pode acontecer através da coleta de diversos sinais ou sintomas, para então tentar estabelecer o que cada um deles representa ou avisa.
As séries temporais no mundo empresarial
Como conclusão, podemos dizer que as séries temporais são abordagens matemáticas sobre a análise de dados e podem oferecer diferentes perspectivas sobre a realidade do seu negócio.
Algumas empresas, como a EJFGV, oferecem os serviços em data science separados pelo objetivo do cliente. No nosso caso, existem as análises descritivas e preditivas e a clusterização.
Esse tipo de organização tende a ajudar o cliente a definir suas necessidades e adaptar melhor cada solução, através de técnicas de co-criação e alinhamento.
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