Uma série temporal é uma sequência de dados organizados em ordem cronológica, onde cada ponto de dados é registrado em momentos específicos ao longo do tempo. Essas séries são frequentemente utilizadas para analisar e prever padrões, tendências e variações ao longo do tempo em diversas áreas, como economia, ciência ambiental e saúde pública.
Alguns exemplos:
Estimativas trimestrais do PIB
Taxa mensal de desempenho
Índice mensal de preços ao consumidor
Número de automóveis vendidos mensalmente no país
Temperatura média diária registrada em uma cidade
Índices diários da bolsa de valores
Os movimentos registrados em uma série temporal podem ser classificados como de tendência, sazonal ou aleatório.
Movimento de Tendência
Seu salário ou o faturamento de um contrato com valor fixo são exemplos de movimentos de tendência, pois apresentam movimento regular durante um período longo.
Movimento Sazonal
Apresentam padrões recorrentes ou ciclos que ocorrem em dados ao longo do tempo, com base em estações, períodos ou eventos específicos.
Por exemplo, uma fábrica de sorvete terá volume de vendas maior no verão.
Movimento Aleatório
São movimentos com flutuações imprevisíveis e aparentemente sem padrão nos dados ao longo do tempo. Eles são chamados de "aleatórios" porque não seguem uma tendência ou padrão discernível e são difíceis de prever com precisão.
Como exemplo, temos as movimentações dos mercados financeiros, que podem flutuar baseados em notícias de mercado, economia ou outros eventos casuais.
Métodos de previsão
Average (AVG)
No método average (média, em inglês), a previsão de todos os valores futuros é igual à média da série de dados, podendo ser a média de todos os dados históricos, ou a média móvel.
Por exemplo, no modelo de previsão de faturamento de contratos recorrentes, utilizamos a média dos faturamentos passados para prever os faturamentos futuros, até o fim do contrato.
Naïve
Já no método Naïve (que lembra a palavra ingênuo, em inglês), as previsões são definidos como o valor da última observação, que pode ser naïve simples ou sazonal.
No exemplo do faturamento de contratos recorrentes, aplicando o método naïve simples, as previsões serão o último valor faturado para aquele contrato. No método de naïve sazonal, uma fábrica de sorvete irá prever para o faturamento de Q2 (2ª trimestre) de 2024, o valor faturado em Q2 de 2023, pois esse segmento é sazonal.
Em resumo, entender padrões ao longo do tempo é crucial para prever o futuro com precisão, e a análise de séries temporais nos ajuda a fazer isso.
Ou seja, ao usar a análise de séries temporais, não só podemos prever com mais precisão, mas também entendemos melhor o que está acontecendo nos dados ao longo do tempo, o que nos ajuda a agir de forma mais inteligente no futuro.
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