A previsão de séries temporais é um método de prever eventos futuros com base em dados históricos. Envolve analisar pontos de dados de um conjunto de dados de série temporal e fazer previsões sobre o futuro. A previsão de série temporal é frequentemente usada em negócios, economia e análise financeira.
A previsão de série temporal é usada para identificar tendências, sazonalidade e anomalias nos dados. A análise de tendências examina a direção geral dos dados e é usada para prever mudanças futuras. A análise de sazonalidade procura padrões nos dados que ocorrem em intervalos regulares, como vendas semanais ou dados mensais de temperatura. A detecção de anomalias procura padrões anormais ou inesperados nos dados.
A previsão de séries temporais pode ser realizada usando uma variedade de métodos matemáticos e estatísticos. Os métodos comuns incluem modelos autoregressivos de média móvel integrada (ARIMA), regressão linear e redes neurais artificiais (RNA).
Os modelos ARIMA são um dos métodos mais populares para previsão de séries temporais. Eles são usados para identificar e medir os componentes de uma série temporal, como tendência, sazonalidade e ruído. O modelo pode então ser usado para prever valores futuros.
A regressão linear é usada para previsão de séries temporais quando os pontos de dados são independentes uns dos outros. O modelo de regressão linear é usado para identificar e modelar a relação entre um único preditor e uma variável de resposta.
As RNAs são usadas para previsão de séries temporais quando os pontos de dados dependem uns dos outros e quando os dados têm relacionamentos e padrões complexos. As RNAs usam camadas de nós conectados para identificar padrões e tendências nos dados.
A previsão de séries temporais pode ser usada para prever e analisar preços de ações, vendas, padrões de temperatura, demanda de energia e muito mais. Pode fornecer às organizações informações valiosas e ajudá-las a tomar decisões informadas.
