“Tempo” é uma variável crucial quando se trata de acumulação de dados. Na análise de séries temporais, o tempo é um elemento importante dos dados.
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O que são dados de séries temporais?
Os dados de série temporal referem-se a uma série de pontos de dados ordenados no tempo. Introduz uma dependência de ordem entre um conjunto de observações. As séries temporais são onipresentes no mundo orientado a dados de hoje. Como todo evento segue a seta do tempo, estamos em constante interação com uma variedade de dados de séries temporais.
Supõe-se geralmente que as séries temporais são geradas em intervalos regulares de tempo e são referidas como séries temporais regulares. No entanto, os dados dessa série temporal não precisam ser gerados em intervalos regulares. Tais instâncias abrangem séries temporais irregulares em que os dados seguem uma sequência temporalmente faseada. Isso implica que as medições podem não ocorrer em intervalos regulares. No entanto, os dados podem ser gerados em intervalos de tempo discretos ou em rajadas. Saques em caixas eletrônicos ou depósitos em contas são exemplos de séries temporais irregulares.
Tecnicamente, em uma série temporal, uma ou mais variáveis mudam ao longo de um determinado período de tempo. Se uma única variável varia ao longo do tempo, ela é chamada de série temporal univariada. Por exemplo, considere um sensor medindo a temperatura de uma sala a cada segundo. Aqui, apenas um valor de temperatura unidimensional é gerado a cada instante (ou seja, segundo). Ao contrário, quando mais de uma variável muda ao longo do tempo, ela é chamada de série temporal multivariada. Por exemplo, considere a economia bancária. Nesses casos, séries temporais multivariadas são usadas para compreender como as mudanças de política em uma variável, como a taxa de recompra, podem afetar outras variáveis (ou seja, desembolso de empréstimos para bancos comerciais).
Dados de séries temporais encontram sua aplicação em todas as disciplinas, desde finanças, geologia, meteorologia, manufatura até computação, IoT, ciências físicas e sociais. Ele é usado para rastrear mudanças climáticas, taxa de natalidade, taxa de mortalidade, flutuações de mercado, desempenho da rede e muitas outras aplicações. Alguns de seus principais casos de uso incluem monitoramento, previsão e detecção de anomalias. Por exemplo, a previsão de séries temporais desempenha um papel crítico na determinação da popularidade dos sistemas de gerenciamento de banco de dados. A figura abaixo mostra a crescente popularidade do DBMS ao longo dos anos (2019-2021) em um gráfico de série temporal.
https://www.influxdata.com/time-series-database/
Principais componentes da série temporal
Os fatores que influenciam os valores de uma observação em uma série temporal são tratados como seus componentes principais. As três categorias de componentes incluem:
Tendência
A tendência dos dados de aumentar ou diminuir durante um longo período de tempo é chamada de tendência ou componente de longo prazo. No entanto, é importante observar que o movimento ascendente ou descendente não precisa necessariamente ser na mesma direção em um determinado intervalo de tempo.
As tendências podem aumentar, diminuir ou permanecer estáveis em diferentes períodos de tempo. A tendência geral, no entanto, deve sempre equivaler a um padrão ascendente, descendente ou estável. Tais tendências de movimento são evidentes em exemplos como produtividade agrícola, taxa de mortalidade, dispositivos fabricados, número de fábricas, etc.
Tendência linear e não linear
A plotagem de valores de séries temporais em relação ao tempo em um gráfico revela o tipo de tendência com base no padrão de agrupamento de dados. Se o cluster de dados estiver mais ou menos em torno de uma linha reta, a tendência será denominada tendência linear. Caso contrário, o padrão de cluster de dados mostra uma tendência não linear, pois a proporção de mudança entre duas variáveis não é estável ou constante. Portanto, essas tendências também são chamadas de correlações curvilíneas.
Movimentos de Curto Prazo
Em uma série temporal, esses componentes tendem a se repetir ao longo do tempo. Eles têm rajadas curtas irregulares e afetam as variáveis em estudo. Os dois tipos de categoria em movimento de curto prazo incluem:
variações sazonais
Essas versões operam regular e periodicamente por um período inferior a um ano. Eles tendem a ter um padrão semelhante ou quase o mesmo durante um período de 12 meses. Essas variações tornam-se parte de uma série temporal se os dados forem registrados regularmente, ou seja, a cada hora, diariamente, semanalmente, mensalmente ou trimestralmente.
As variações sazonais são feitas pelo homem ou ocorrem naturalmente. Diferentes estações ou condições climáticas desempenham um papel crítico em tais variações. Por exemplo, a produção agrícola depende inteiramente das estações. Da mesma forma, o mercado de guarda-chuva ou capa de chuva depende da estação chuvosa, enquanto a venda de refrigeradores e unidades de ar condicionado atinge o pico durante o verão.
As convenções feitas pelo homem incluem festivais, festas e ocasiões como casamentos. Tais eventos de curto prazo se repetem ano após ano.
variações cíclicas
As variações de séries temporais que tendem a operar durante um período superior a um ano são referidas como variações cíclicas. Para uma empresa, um período completo é considerado o “Ciclo de Negócios”. O pico ou declínio no desempenho dos negócios depende de vários fatores, como estrutura econômica, gerenciamento de negócios e outras forças interativas. Essas variações cíclicas dos negócios podem ser regulares, mas não periódicas. Geralmente, as empresas passam por um processo cíclico de quatro fases, compreendendo prosperidade, recessão, depressão e renascimento.
Essas variações cíclicas são parte integrante de um padrão de série temporal, pois o desenvolvimento de negócios depende muito dos “pontos de dados sequenciais” gerados.
Movimentos aleatórios ou irregulares
Componentes aleatórios causam uma variação significativa na variável sob observação. Estas são flutuações puramente irregulares sem qualquer padrão definido. As forças são imprevistas, imprevisíveis e erráticas por natureza – por exemplo, terremotos, inundações, fome e outros desastres.
Os eventos aleatórios descritos acima são analisados usando os dados da série temporal de origem para lidar melhor com esses cenários da vida real que podem ocorrer no futuro.
Tipos de Séries Temporais
Os dados de séries temporais podem ser divididos em quatro tipos: determinísticos, não determinísticos, estacionários e não estacionários. Vamos dar uma olhada em cada tipo em detalhes.
#1. Série Temporal Determinística
Uma série temporal determinística pode ser descrita com uma expressão analítica. Não envolve aspectos aleatórios ou probabilísticos. Matematicamente, pode ser expresso exatamente para todos os intervalos de tempo em termos de uma expansão da série de Taylor. Isso é possível se todas as suas derivadas forem conhecidas em algum ponto arbitrário no tempo. Esses derivados especificam explicitamente o passado e o futuro naquele momento. Se todas as condições forem atendidas, é possível prever com precisão seu comportamento futuro e analisar como ele se comportou no passado.
#2. Série temporal não determinística
Uma série temporal não determinística tem um aspecto aleatório associado a ela que impede sua descrição explícita. Portanto, expressões analíticas não são soluções viáveis o suficiente para expressar tal série temporal. Uma série temporal pode ser não determinística devido aos seguintes motivos:
Devido ao fator aleatório, a série temporal não determinística obedece a leis probabilísticas. Portanto, os dados são tratados em termos estatísticos – o que significa que os dados são definidos por distribuições de probabilidade e médias de várias formas. Isso inclui médias e medidas de dispersão, ou seja, variâncias.
#3. Série Temporal Estacionária
Em uma série temporal estacionária, as propriedades estatísticas, como média, variância e outras, não dependem do aspecto do tempo. Uma série temporal estacionária é mais fácil de prever, pois pode-se afirmar com certeza que suas propriedades estatísticas permanecerão as mesmas que foram observadas no passado. Assim, vários métodos estatísticos de previsão são baseados no argumento de que a série temporal é praticamente estacionária. Isso implica que as séries temporais podem ser consideradas estacionárias em aproximação, aplicando transformações matemáticas simples.
#4. Série Temporal Não Estacionária
Em uma série não estacionária, as propriedades estatísticas variam com o tempo. Portanto, as séries temporais com tendências, ou sazonalidade, se enquadram na categoria não estacionária, pois a tendência e a sazonalidade podem afetar o valor da série temporal em diferentes intervalos de tempo. As séries temporais não estacionárias descrevem dados imprevisíveis, impedindo que sejam modelados ou previstos.
https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781788992282/15c9cc40-bea2-4b75-902f-2e9739fec4ae.xhtml
Análise e previsão de séries temporais
A análise e previsão de séries temporais são ferramentas úteis para observar, analisar e estudar a evolução e a dinâmica de processos vitais e objetos de diferentes tipos. Vamos olhar para cada um em maior profundidade.
Análise de Séries Temporais
A análise de séries temporais é definida como um processo de análise dos dados coletados durante um período de tempo. Aqui, os analistas de dados registram dados em intervalos constantes durante um período de tempo fixo. A taxa de observação dos dados, ou seja, o intervalo de tempo, pode variar de segundos a anos.
Os dados da série temporal descrevem as variáveis sob inspeção, pois fornecem uma análise detalhada do padrão flutuante ao longo de um período de tempo específico. Os parâmetros necessários para análise podem variar em diferentes domínios e disciplinas. Alguns dos exemplos podem incluir:
- Instrumentos científicos – Dados registrados por dia
- Site comercial – Visitas de clientes por dia
- Mercado de ações – Valores das ações por semana
- Temporada – Dias chuvosos por ano
Para garantir consistência e confiabilidade, a análise de séries temporais opera em grandes quantidades de pontos de dados. Um bom tamanho de amostra é uma representação sutil da autenticidade de uma tendência ou padrão descoberto.
Além disso, a análise de séries temporais também é adequada para prever eventos futuros com base em dados registrados no passado.
Previsão de Séries Temporais
A análise de séries temporais permite que as organizações identifiquem a causa raiz das flutuações nas tendências ao longo do tempo. Com os dados em mãos, as empresas podem estudar e pesquisar mais para entender melhor como lidar com tendências desconhecidas e prever eventos futuros. As empresas geralmente empregam técnicas de visualização de dados para determinar tais anomalias nos dados.
A previsão de séries temporais gira em torno de dois fatores essenciais:
Na previsão, o objetivo principal é essencialmente prever como os pontos de dados continuarão os mesmos ou variarão no futuro. Aqui estão alguns exemplos de diferentes setores da indústria para entender melhor as nuances da análise e previsão de séries temporais.
- Mercado de ações – Previsão do preço de fechamento das ações a cada dia.
- Vendas – Preveja as vendas de produtos para uma loja a cada dia.
- Preços – Previsão do preço médio do combustível a cada dia.
Algumas das técnicas estatísticas comuns usadas para previsão de séries temporais incluem média móvel simples (SMA), suavização exponencial (SES), média móvel integrada autorregressiva (ARIMA) e rede neural (NN).
Dados de séries temporais na nuvem
Para revelar o valor dos dados de série temporal, as empresas devem ser capazes de armazenar e consultar dados rapidamente. As empresas do mercado de capitais dependem de grandes volumes de dados históricos e de streaming para empregar análises de dados em tempo real e tomar decisões de negócios impactantes. Isso pode envolver a previsão de vulnerabilidade nos preços das ações, determinação de requisitos de capital líquido ou previsão de taxas de câmbio. Para fornecer flexibilidade e processar dados sem problemas, muitas empresas estão optando pela migração de seus bancos de dados de séries temporais para a nuvem.
Com a migração de bancos de dados de séries temporais para nuvens, as organizações podem obter acesso a recursos ilimitados sob demanda. Ele permite que as empresas utilizem centenas de núcleos para realizar suas tarefas que maximizam a taxa de transferência da rede sem problemas de latência.
Os bancos de dados de séries temporais na infraestrutura de nuvem são adequados para cargas de trabalho com uso intensivo de computação. Isso inclui a realização de cálculos de risco em resposta às tendências do mercado em tempo real. As empresas financeiras podem acabar com a sobrecarga do data center e concentrar-se na utilização de recursos para melhorar a produtividade de suas cargas de trabalho.
Fornecedores de nuvem, como a AWS, fornecem Amazon Timestream, um serviço de banco de dados de séries temporais que permite fácil carregamento, armazenamento e análise de conjuntos de dados de séries temporais. Eles oferecem armazenamento para gerenciar cargas de trabalho com uso intensivo de transações, ferramentas de análise em tempo real e funcionalidade de streaming de dados para apresentar eventos como e quando eles ocorrem.
Portanto, a infraestrutura de nuvem amplifica e dimensiona os benefícios dos dados de séries temporais.
Aplicações de Séries Temporais
Os modelos de séries temporais servem a dois propósitos,
Vejamos alguns dos casos de uso de aplicativos de dados de séries temporais.
#1. Séries temporais no domínio financeiro e empresarial
Todas as decisões financeiras, comerciais e de investimento são tomadas com base nas tendências atuais do mercado e nas previsões de demanda. Dados de séries temporais são usados para explicar, correlacionar e prever o mercado financeiro dinâmico. Especialistas financeiros podem examinar os dados financeiros para fornecer previsões para aplicativos que ajudam na mitigação de riscos, estabilizam preços e negociações.
A análise de séries temporais desempenha um papel fundamental na análise financeira. É usado na previsão de taxas de juros, previsão da volatilidade nos mercados de ações e muito mais. As partes interessadas nos negócios e os formuladores de políticas podem tomar decisões informadas sobre fabricação, compras, alocação de recursos e otimizar suas operações comerciais.
Essa análise é efetivamente utilizada no setor de investimentos para monitorar as taxas de títulos e suas flutuações ao longo do tempo. O preço do título também pode ser observado no curto prazo (ou seja, dados de registro por hora ou dia) ou no longo prazo (ou seja, observação estendida por meses ou anos). A análise de séries temporais é uma ferramenta útil para rastrear o desempenho de um título, ativo ou variável econômica durante um longo período de tempo.
#2. Séries Temporais no Domínio Médico
A saúde está emergindo rapidamente como um campo orientado por dados. Além da análise financeira e de negócios, o domínio médico está aproveitando muito a análise de séries temporais.
Considere um cenário que requer uma sinergia de dados de séries temporais, procedimentos medicamente alinhados e técnicas de mineração de dados durante o tratamento de pacientes com câncer. Essa estrutura híbrida pode ser empregada para aproveitar as funcionalidades de extração de recursos dos dados de séries temporais coletados (ou seja, imagens de raio-x do paciente) para rastrear o progresso do paciente e a resposta aos tratamentos fornecidos pela fraternidade médica.
No setor de saúde, derivar inferências dos dados de séries temporais em constante mudança é de valor crítico. Além disso, as práticas médicas avançadas exigem que os registros dos pacientes sejam conectados ao longo do tempo para melhor visibilidade da saúde do paciente. Além disso, os parâmetros de saúde do paciente devem ser registrados com precisão em intervalos regulares para ter uma imagem mais clara do estado de saúde do paciente.
Com instrumentos médicos avançados surgindo, a análise de séries temporais se estabeleceu no domínio da saúde. Considere os exemplos abaixo,
- Dispositivos de ECGs: Dispositivos inventados para monitorar condições cardíacas registrando os pulsos elétricos do coração.
- Dispositivos de EEG: Dispositivos usados para quantificar a atividade elétrica no cérebro.
Esses dispositivos permitiram que os médicos exercitassem a análise de séries temporais para um diagnóstico médico mais rápido, eficaz e preciso.
Além disso, com o advento dos dispositivos IoT, como sensores vestíveis e dispositivos portáteis de saúde, as pessoas agora podem fazer medições regulares de suas variáveis de saúde ao longo do tempo com entradas mínimas. Isso leva a uma coleta de dados consistente de dados médicos dependentes do tempo para indivíduos doentes e saudáveis.
#3. Séries temporais em astronomia
Astronomia e astrofísica são as duas disciplinas modernas em que os dados de séries temporais estão sendo aproveitados significativamente.
Fundamentalmente, a astronomia envolve traçar trajetórias de objetos cósmicos e corpos celestes e realizar medições precisas para entender melhor o universo além da atmosfera terrestre. Devido a esse requisito, os especialistas em astronomia são proficientes em lidar com dados de séries temporais enquanto calibram e configuram instrumentos complexos e estudam objetos astronômicos de interesse.
Os dados de séries temporais têm sido associados ao campo da astronomia. Em 800 aC, dados de séries temporais de manchas solares foram coletados em intervalos regulares. Desde então, a análise de séries temporais foi usada para
- Descubra estrelas distantes com base em distâncias estelares,
- Observe eventos cósmicos como supernovas para compreender melhor a origem do nosso universo.
Dados de séries temporais, neste caso, referem-se aos comprimentos de onda e intensidades de luz emitidas por estrelas, corpos celestes ou objetos. Os astrônomos monitoram constantemente esses dados de transmissão ao vivo para detectar eventos cósmicos em tempo real à medida que ocorrem.
Nos últimos tempos, surgiram áreas de pesquisa como astroinformática e astroestatística, que misturam várias disciplinas, como mineração de dados, aprendizado de máquina, inteligência computacional e estatística. Nessas novas áreas de pesquisa, o papel dos dados de séries temporais é detectar e classificar objetos astronômicos de forma rápida e eficiente.
#4. Série temporal na previsão do tempo
Aristóteles estudou extensivamente os padrões climáticos para compreender melhor as causas e os efeitos observados nas mudanças climáticas nos tempos antigos. Com o passar dos dias, os cientistas começaram a registrar dados relacionados ao clima em instrumentos como o “barômetro” para calcular variáveis atmosféricas. Os dados foram coletados em intervalos regulares e mantidos em diferentes locais.
Com o tempo, eventualmente, as previsões do tempo começaram a aparecer nos jornais. Avançando para os dias de hoje, estações onipresentes de previsão do tempo são instaladas em diferentes regiões do mundo para coletar variáveis meteorológicas precisas.
Essas estações possuem dispositivos funcionais avançados que são interconectados para coletar e correlacionar dados meteorológicos de vários locais. Os dados correlacionados são usados para prever as condições meteorológicas em todas as instâncias, dependendo dos requisitos.
#5. Séries Temporais no Desenvolvimento de Negócios
Os dados de séries temporais permitem que as empresas tomem decisões de negócios. Isso é alcançado quando o processo analisa dados passados para derivar eventos futuros e lançar luz sobre possibilidades prováveis. O padrão de dados anteriores é usado para derivar os seguintes parâmetros:
- Crescimento dos negócios: para avaliar o desempenho financeiro e comercial geral e medir o crescimento, os dados de séries temporais são o ativo mais adequado e confiável.
- Tendência de estimativa: Vários métodos de séries temporais podem ser empregados para estimar tendências emergentes. Considere, por exemplo, esses métodos analisam observações de dados durante um período de tempo para refletir sobre um aumento ou diminuição das vendas de um determinado dispositivo eletrônico.
- Revelar padrões sazonais: os pontos de dados registrados podem revelar flutuações e padrões sazonais que podem ajudar na previsão de dados. As informações de dados obtidas desempenham um papel fundamental para mercados onde os preços dos produtos flutuam sazonalmente. Esses dados podem ajudar as empresas no melhor planejamento e desenvolvimento de produtos.
Conclusão 👨🏫
Em resumo, os dados de séries temporais podem ser vistos como as características de pontos de dados complexos coletados durante um período de tempo constante. A análise, modelagem e previsão de séries temporais tornaram-se parte integrante de nossas vidas cotidianas com o surgimento de dispositivos IoT, eletrodomésticos inteligentes e dispositivos portáteis. Além disso, os dados de séries temporais estão encontrando sua aplicação em diversas áreas, incluindo saúde, astrofísica, economia, engenharia, negócios e muito mais.