La previsión de series temporales es una técnica de ciencia de datos que utiliza machine learning y otras tecnologías de computación para estudiar observaciones pasadas y predecir valores futuros de datos de series temporales. Veamos algunos ejemplos de la previsión de series temporales:
Los datos astronómicos se componen de movimientos repetitivos de planetas durante siglos. Puede utilizar estos datos para predecir eventos astronómicos, como eclipses y cometas, con precisión.
La previsión meteorológica utiliza patrones de viento y temperatura para predecir cambios de tiempo.
Los científicos pueden utilizar índices de natalidad y datos de migración para predecir el crecimiento de la población.
Análisis de series temporales frente a la previsión de series temporales
El análisis de series temporales explora las causas subyacentes de los datos de series temporales. Este campo de estudio busca comprender el “por qué” de un conjunto de datos de series temporales. Con frecuencia, los analistas deben realizar suposiciones y descomponer o desglosar los datos para extraer estadísticas con significado y otras características.
Mientras que el análisis de series temporales es la comprensión del conjunto de datos, la previsión es su predicción. Estos son los tres pasos de modelado predictivo:
Formular una pregunta y recopilar un conjunto de muestra de los datos de series temporales que responden a esta pregunta durante un periodo de tiempo pasado.
Entrenar un software de ordenador o algoritmo de previsión para utilizar los valores pasados.
Utilizar el algoritmo de previsión para realizar observaciones futuras.