Os dados transversais observam indivíduos e empresas no mesmo período de tempo. Por outro lado, dados de séries temporais são qualquer conjunto de dados que coleta informações em vários intervalos de tempo. Esses dados são distintos porque ordenam os pontos de dados por tempo. Como resultado, há potencial para correlação entre observações em intervalos adjacentes.
Os dados de séries temporais são plotáveis em um gráfico com intervalos incrementais (ou linhas do tempo) no eixo x e valores de dados de amostra observados no eixo y. Esses gráficos de séries temporais são ferramentas valiosas para visualizar os dados. Os cientistas de dados os usam para identificar as características dos dados de previsão. Damos alguns exemplos de características de dados de séries temporais abaixo:
Dados de tendências de tempo
Nos dados de tendência, os valores de y aumentam ou diminuem com o tempo, fazendo com que o gráfico pareça linear. Por exemplo, os dados populacionais podem aumentar ou diminuir linearmente com o tempo.
Sazonalidade
Os padrões sazonais ocorrem quando os dados de séries temporais mostram padrões regulares e previsíveis em intervalos de tempo inferiores a um ano. Esse padrão de dados pode aparecer como picos ou outras anomalias em um gráfico linear. Por exemplo, as vendas no varejo de uma loja podem aumentar nos períodos de férias por volta de dezembro e abril.
Quebras estruturais
Às vezes, os dados de séries temporais mudam repentinamente de comportamento em um determinado momento. O gráfico de série temporal pode mudar repentinamente para cima ou para baixo, criando uma quebra estrutural ou não linearidade. Por exemplo, muitos indicadores econômicos mudaram drasticamente em 2008 após o início da crise financeira global.