La previsione delle serie temporali è un metodo per prevedere eventi futuri basato su dati storici. Implica l’analisi dei punti dati da un set di dati di serie temporali e la formulazione di previsioni sul futuro. La previsione delle serie temporali viene spesso utilizzata nell'analisi aziendale, economica e finanziaria.
La previsione delle serie temporali viene utilizzata per identificare tendenze, stagionalità e anomalie nei dati. L'analisi delle tendenze esamina la direzione generale dei dati e viene utilizzata per prevedere i cambiamenti futuri. L'analisi della stagionalità cerca modelli nei dati che si verificano a intervalli regolari come le vendite settimanali o i dati mensili sulla temperatura. Il rilevamento delle anomalie cerca modelli anomali o imprevisti nei dati.
La previsione delle serie temporali può essere effettuata utilizzando una varietà di metodi matematici e statistici. I metodi comuni includono modelli ARIMA (autoregressivi integrati a media mobile), regressione lineare e reti neurali artificiali (ANN).
I modelli ARIMA sono uno dei metodi più diffusi per la previsione delle serie temporali. Vengono utilizzati per identificare e misurare i componenti di una serie temporale, come tendenza, stagionalità e rumore. Il modello può quindi essere utilizzato per prevedere i valori futuri.
La regressione lineare viene utilizzata per la previsione delle serie temporali quando i punti dati sono indipendenti l'uno dall'altro. Il modello di regressione lineare viene utilizzato per identificare e modellare la relazione tra un singolo predittore e una variabile di risposta.
Le ANN vengono utilizzate per la previsione di serie temporali quando i punti dati dipendono l'uno dall'altro e quando i dati presentano relazioni e schemi complessi. Le ANN utilizzano livelli di nodi connessi per identificare modelli e tendenze nei dati.
Le previsioni delle serie temporali possono essere utilizzate per prevedere e analizzare i prezzi delle azioni, le vendite, i modelli di temperatura, la domanda di energia e molto altro. Può fornire alle organizzazioni informazioni preziose e aiutarle a prendere decisioni informate.
