Um guia completo para a Análise de Séries Temporais
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Serão as vendas boas no próximo mês? Está preparado para a temporada de inverno como negócio? O seu volume de negócios anual está estável? Se está a questionar-se sobre as respostas a estas e outras perguntas semelhantes, a análise de séries temporais irá ajudá-lo neste assunto. Obtenha excelentes resultados para a sua pesquisa examinando tendências e padrões dependendo da variável tempo. Agora, vamos aprofundar a análise de séries temporais, começando com a sua definição.
O que é a análise de séries temporais
A análise de séries temporais é um método estatístico utilizado na ciência de dados para examinar uma série de pontos de dados recolhidos em intervalos regulares ao longo de um período.
Existem muitas variáveis diferentes que afetam um evento, mas a análise de séries temporais examina principalmente o tempo. Portanto, neste método, os dados não são registados aleatoriamente, mas continuamente em intervalos regulares.
Os dados de séries temporais são únicos porque podem revelar a mudança de variáveis ao longo do tempo, destacar períodos críticos e mostrar claramente os fatores que afetam o resultado. Mas para fazer isso com sucesso, é necessário ter muitos pontos de dados. Somente assim é possível compreender se os padrões estão realmente mudando a uma taxa regular e se as variáveis mensais e sazonais estão bem definidas. No final, pode-se utilizar os dados transformados em informação para fazer previsões e planos sobre o futuro.
Quando usar a análise de séries temporais
A análise de séries temporais é uma das técnicas de análise utilizadas para prever tendências futuras. Utiliza dados históricos e revela o padrão entre eventos passados. Portanto, é utilizada principalmente quando se deseja fazer uma previsão aproximada sobre o futuro. Além disso, também pode ser utilizada nas seguintes situações:
Momentos adequados para usar a análise de séries temporais
⏰Ao analisar fatores econômicos: Pode ser utilizada para examinar qualquer cenário econômico, grande ou pequeno. É uma ferramenta ideal para acompanhar a taxa geral de inflação do país, o desemprego e os salários e planejar de acordo.
⏰Ao gerenciar demandas: Pode ser usado para ajustar a situação de oferta e demanda quando você entra em um novo mercado ou deseja pré-abastecer para vendas futuras.
⏰Ao estudar as tendências das mídias sociais: Analisar as interações nas mídias sociais de seus clientes ou potenciais clientes pode ser usado para fazer ajustes na direção atual e futura de seu negócio.
⏰Ao avaliar mudanças ambientais: Esta pesquisa é útil para o Ministério do Meio Ambiente. No entanto, como também é uma pesquisa que as empresas que interagem com o meio ambiente devem fazer, essa análise pode ser usada para examinar variáveis como mudanças climáticas e temperatura do oceano.
Por que usar análise de séries temporais
Existem muitas razões pelas quais organizações e empresas usam análise de séries temporais. Em primeiro lugar, entre esses estão os aspectos positivos de examinar dados ao longo do tempo. Para expandir isso ainda mais e dar outros exemplos, aqui estão os objetivos da análise de séries temporais:
Ótimas razões para usar análise de séries temporais
✅Melhorar a tomada de decisão: Compreender fenômenos passados torna mais fácil prever tendências futuras para que você possa tomar decisões finais com mais confiança.
✅Detectar mudanças sazonais: Você pode usá-lo para descobrir mudanças sazonais regulares e detectar se há irregularidades. Dessa forma, você pode entender as demandas sazonais.
✅Detectar anomalias: Ao detectar irregularidades, você pode minimizar situações de risco e notar o curso errado dos eventos precocemente.
✅Previsão do futuro: A coisa mais importante em questões como orçamento e reposição é ser capaz de fazer previsões realistas. Por esse motivo, você não pode encontrar nenhum outro tipo de análise perfeita do que a análise de séries temporais para previsão, pois ela examina o tempo como a variável principal.
Tipos de análise de séries temporais
Os dados na análise de séries temporais consistem em grandes conjuntos de dados que podem conter muitas variáveis diferentes. Isso muitas vezes requer refinamento com métodos mais complexos. Existem muitos métodos diferentes, mas você não pode usar todos eles porque precisa escolher de acordo com o seu propósito. Caso contrário, mesmo que você execute a análise de séries temporais corretamente, você alcançará resultados imprecisos devido a erros na modelagem.
Aqui estão alguns tipos de análise de séries temporais que você pode usar:
Tipos de análise de séries temporais
1. Análise explicativa
É usada para aprender mais sobre padrões observados. Seu objetivo é responder a uma situação sobre por que ela ocorreu naquele momento. É usada para explicar as razões subjacentes para os padrões observados na análise de séries temporais. Por exemplo, é usada para revelar a razão para padrões de tendência ou efeitos sazonais observados em determinados meses. Dessa forma, os modelos de análise produzem resultados mais compreensíveis.
2. Análise descritiva
Essa análise, que descreve qualquer situação ou problema, é usada na análise de séries temporais para descrever exatamente quais foram as situações passadas. Na análise de séries temporais, ela é usada para resumir os resultados dos dados e classificá-los, se necessário. Isso fornece uma melhor compreensão dos dados históricos e forma um passo em direção a análises mais complexas.
3. Análise preditiva
É uma análise usada para fazer comentários e previsões sobre o futuro, geralmente com base em dados históricos usando aprendizado de máquina. Quando usado com as entradas da análise descritiva, permite distinguir variáveis e padrões com mais facilidade e produzir valores de acordo. Especialmente quando apoiado por técnicas como ARIMA, leva a um processo de tomada de decisão eficaz para empresas.
Componentes da série temporal
Para entender a análise de séries temporais, é necessário entender seus componentes. Esses componentes facilitam a classificação dos dados, permitindo que você obtenha informações com mais facilidade e, portanto, faça previsões mais precisas. Os quatro principais componentes da análise são a tendência, variações sazonais (sazonalidade), variações cíclicas e variações imprevisíveis (irregulares).
Componentes da série temporal
- Tendência: Mostra a direção geral em que os dados estão se movendo e geralmente exclui flutuações de curto prazo. Em gráficos, isso pode ser representado como uma linha ascendente, descendente ou reta.
- Variações sazonais: Embora seu nome seja sazonal, refere-se a tendências e padrões sazonais em intervalos diários, semanais, mensais e anuais. O que se entende por sazonalidade aqui são fatores externos, como condições climáticas e feriados públicos durante um determinado período.
- Variações cíclicas: As variações cíclicas são como versões de longo prazo e imprevisíveis dos padrões sazonais. Elas geralmente estão associadas a ciclos econômicos e se referem ao acompanhamento de situações comerciais, como mercados de ações, inflação, etc.
- Variações imprevisíveis: As variações imprevisíveis referem-se a flutuações aleatórias que ocorrem fora do curso da ordem natural como resultado de um fator externo inesperado, como um desastre natural. Elas são classificadas no processamento de dados, mas não são usadas em previsões futuras.
Exemplos da análise de séries temporais
A análise de séries temporais é um método robusto usado em muitas disciplinas diferentes, desde pesquisas científicas até pesquisas econômicas, educação, saúde, etc. A razão pela qual esse método é tão popular é que ele explica muito bem as situações que mudam ao longo do tempo. Em outras palavras, devido a essa característica, ele é amplamente usado em áreas que exigem previsão, como clima ou mercados de ações. Agora, vamos dar uma olhada em alguns exemplos de análise de séries temporais aqui:
Medições de precipitação
Uma instituição meteorológica estudou os padrões de precipitação de uma determinada região nos últimos cinquenta anos. Seu objetivo é fazer melhorias e planejamento agrícola. Para isso, eles começaram a fazer uma análise de séries temporais.
- Primeiro, eles examinaram a tendência geral de precipitação no período de cinquenta anos. De acordo com isso, descobriram o clima da região e observaram se houve uma mudança climática.
- Em seguida, pesquisaram as variáveis sazonais de acordo com os meses e estações. Isso permitiu que eles entendessem quais meses eram chuvosos e quais eram secos e planejassem o cultivo de culturas de acordo.
- Então, eles notaram padrões anormais de precipitação em alguns anos. Eles pensaram que esses poderiam ser irregularidades daquele período, como correntes oceânicas ou mudanças climáticas repentinas. Então, eles anotaram essas irregularidades como uma possibilidade no planejamento futuro.
- Finalmente, eles prepararam um modelo e uma tabela de informações mostrando o regime de precipitação para os próximos anos. Eles então apresentaram isso às instituições autorizadas, permitindo que elas desenvolvessem políticas agrícolas.
Preços das ações
Um consultor financeiro analisa os preços de fechamento diários das ações de uma empresa nos últimos dez anos. Seu objetivo é entender os padrões passados e produzir estratégias de investimento.
- Primeiro de tudo, o preço das ações foi examinado ao longo de um período de dez anos, e descobriu-se que os dados mostravam uma tendência estável.
- Mais tarde, foi observado que houve quedas em alguns períodos e aumentos em outros períodos. Foi pensado que isso poderia ser devido a fatores como feriados, dias quentes, etc.
- Em seguida, a situação econômica do país e da empresa foi examinada, e os padrões cíclicos nos quais o mercado experimentou recessão surgiram.
- Por fim, padrões anômalos foram eliminados, e um sólido plano de investimento de longo prazo foi produzido usando métodos de previsão de séries temporais.
Técnicas de séries temporais
Você pode usar técnicas de modelagem para análise de séries temporais para refletir os resultados dos dados de forma mais eficaz. Como isso é necessário para produzir insights mais precisos, é melhor utilizá-los. Aproximadamente quatro técnicas serão discutidas aqui:
Técnicas de séries temporais
💡Suavização exponencial: Este método é usado para formatar dados para previsões de curto prazo. Portanto, os pontos de dados mais recentes são mais importantes do que os mais antigos. Com este método, você pode alcançar resultados precisos e consistentes, especialmente sobre tendências e variedades sazonais. Existe uma técnica mais complexa chamada previsão de Holt Winter, também conhecida como suavização exponencial tripla, que você pode usar para fazer previsões de curto ou médio prazo.
💡Médias móveis: Este método é usado para destacar tendências, reduzindo as flutuações nos dados. Ele envolve calcular a média de um número definido de pontos de dados consecutivos e fazer isso repetidamente para calcular a média geral. Com este método, você pode eliminar informações indesejadas nos dados e enfatizar os dados mais recentes.
💡Média móvel integrada autorregressiva (ARIMA - Autoregressive integrated moving average): O modelo ARIMA é uma técnica estatística que combina três componentes (AR, I e MA). O componente AR examina as dependências para modelar os dados. O componente I elimina tendências ou variações sazonais e torna os dados estacionários. O componente MA revela o padrão e completa a modelagem.
💡Decomposição sazonal de séries temporais (STL - Seasonal decomposition of time series): A técnica STL reduz os componentes da análise de séries temporais para três: tendência, variedade sazonal e ruído. Ele separa as mudanças sazonais de outros componentes para uma melhor análise. Assim, permite que você entenda situações com fatores sazonais complexos.
Perguntas frequentes sobre a análise de séries temporais
Uma técnica estatística como a análise de séries temporais precisa ser explicada em detalhes, mas este artigo se concentra nos pontos principais. Consequentemente, você pode encontrar os pontos críticos que você está curioso nas perguntas frequentes abaixo.
Existem aproximadamente cinco etapas na análise de séries temporais.
A etapa 1 é coleta de dados, na qual você reúne dados e os organiza para análise.
A etapa 2 é análise de dados, na qual você realiza uma análise exploratória para encontrar padrões.
A etapa 3 é decomposição, na qual você divide quatro componentes de uma série temporal.
A etapa 4 é seleção de modelo, na qual você escolhe representar seus achados.
A etapa 5 é validação, na qual você avalia os resultados e faz planos para o futuro.
Os quatro componentes da análise de séries temporais são tendências, variações sazonais, variações cíclicas e variações imprevisíveis. A tendência é a direção geral na qual os dados se movem ao longo de um período prolongado. As variações sazonais são padrões ou mudanças consistentes e repetitivas que ocorrem em intervalos específicos, como mensais ou sazonais. As variações cíclicas são flutuações ou ciclos de longo prazo nos dados, geralmente ligados a ciclos econômicos ou empresariais. As variações imprevisíveis são mudanças aleatórias e irregulares nos dados fora de relações de padrão.
Enquanto a análise de séries temporais e a análise de regressão são técnicas estatísticas de análise de dados, sua área de aplicação e propósitos diferem em contexto. A fonte de dados da análise de séries temporais consiste em dados coletados em determinados intervalos de tempo. Seu objetivo é revelar padrões e mudanças ao longo do tempo.
Por outro lado, a regressão analisa a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes para prever ou explicar um resultado. Os dados de séries temporais são sequenciais e dependentes do tempo e são amplamente utilizados em economia, previsão do tempo e marketing. Em contraste, os dados de regressão podem ser transversais ou longitudinais e são extensivamente utilizados em áreas como marketing, finanças e saúde para avaliar relações.
Conclusão
Tudo somado, a análise de séries temporais é uma ferramenta estatística única com uma ampla gama de aplicações e resultados consistentes. Com essa técnica, as empresas obtêm informações sobre situações passadas, o que lança luz sobre problemas futuros.
A tabela de conteúdo deste artigo é a seguinte: O artigo começou com os três Ws (o que, quando, porquê) sobre a análise de séries temporais em termos gerais. Em seguida, os tipos de análise, componentes, exemplos de uso e técnicas foram explicados para que você possa aprender a importância da análise de séries temporais. Com base em todas essas informações, você agora é capaz de usar essa análise para o seu negócio ou organização e obter insights acionáveis.
Os autores
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