L'analisi delle serie temporali è un metodo statistico utilizzato per esaminare l'evoluzione di una determinata metrica o insieme di metriche in un periodo di tempo predeterminato. È un tipo di analisi utilizzato per esaminare le tendenze dei dati nel tempo per una varietà di scopi, come prevedere valori futuri, comprendere modelli e rilevare anomalie. Può essere utilizzato per modellare relazioni complesse nei dati, nonché per creare modelli predittivi per prevedere valori futuri.
L'analisi delle serie temporali prevede l'analisi di dati storici misurati in modo coerente in un periodo di tempo al fine di identificare tendenze, effetti stagionali e altri modelli nei dati. Può essere applicato a qualsiasi tipo di dati, inclusi dati finanziari, demografici o economici, e può essere utilizzato per trovare relazioni e correlazioni nascoste tra diversi tipi di dati.
L'analisi delle serie temporali inizia esaminando la tendenza e la stagionalità dei dati utilizzando metodi come l'autocorrelazione e la correlazione incrociata. Una volta identificati i trend e gli effetti stagionali, è possibile utilizzare una serie di altre analisi per esplorare ulteriormente i modelli nei dati, ad esempio filtraggio, scomposizione, livellamento e previsione.
L'analisi delle serie temporali viene spesso utilizzata per stimare i fattori sistematici sottostanti che influenzano i dati in modo da poter effettuare previsioni più accurate. Viene utilizzato anche per migliorare i modelli di dati riconoscendo modelli e prendendo decisioni migliori basate sui dati.
L'analisi delle serie temporali è una parte importante dell'analisi dei dati e viene utilizzata dalle aziende e da altre organizzazioni in vari modi. Ad esempio, può essere utilizzato per comprendere meglio il comportamento dei consumatori e le tendenze del mercato, comprendere la fedeltà dei clienti, prevedere i prezzi delle azioni e valutare le prestazioni e i rischi finanziari.
