Los datos transversales observan a las personas y las empresas durante el mismo periodo de tiempo. En cambio, los datos de series temporales son cualquier conjunto de datos que recopile información en varios intervalos de tiempo. Estos datos son distintos porque se ordenan los puntos de datos según el tiempo. Como resultado, hay una posible correlación entre las observaciones en intervalos adyacentes.
Los datos de series temporales se pueden trazar en un gráfico con los intervalos progresivos (o cronología) en el eje X y los valores de los datos de la muestra observada en el eje Y. Dichos gráficos de series temporales son herramientas valiosas para la visualización de los datos. Los científicos de datos los utilizan para identificar las características de los datos de previsión. A continuación, presentamos algunos ejemplos de características de datos de series temporales:
Datos de tendencias temporales
En los datos de tendencias, los valores de Y aumentan o disminuyen con el tiempo, lo que hace que el gráfico parezca lineal. Por ejemplo, los datos de población pueden aumentar o disminuir linealmente en el tiempo.
Estacionalidad
Los patrones estacionales se producen cuando los datos de series temporales muestran patrones regulares y predecibles a intervalos de tiempo inferiores a un año. Este patrón de datos puede aparecer como picos u otras anomalías en un gráfico lineal. Por ejemplo, las ventas minoristas de una tienda pueden aumentar en los periodos de vacaciones de diciembre y abril.
Interrupciones estructurales
Algunas veces los datos de series temporales cambian de repente su comportamiento en un punto determinado del tiempo. El gráfico de series temporales puede subir o bajar bruscamente, creando una interrupción estructural o de no linealidad. Por ejemplo, muchos indicadores económicos cambiaron drásticamente en 2008 después del inicio de la crisis financiera global.