Análise de Séries Temporais com Python: Modelagem e Previsão
- #Python
Introdução:
A análise de séries temporais desempenha um papel fundamental na compreensão de dados que evoluem ao longo do tempo, permitindo extrair insights valiosos e realizar previsões precisas. Neste artigo, exploraremos como realizar análise de séries temporais usando a linguagem de programação Python. Vamos abordar desde os conceitos básicos até técnicas avançadas de modelagem e previsão, capacitando os leitores a aplicarem esses conhecimentos em seus próprios projetos de ciência de dados.
1 - O que são séries temporais?
- Definição e características das séries temporais.
- Exemplos de dados com formato de séries temporais.
2 - Preparação de dados para análise de séries temporais.
- Tratamento de dados ausentes.
- Manipulação e transformação de datas e horários.
- Amostragem e agregação de dados.
3 - Explorando e visualizando séries temporais.
- Visualização básica de séries temporais.
- Decomposição de tendências, sazonalidade e componentes de erro.
- Identificação de padrões e anomalias.
4 - Modelagem de séries temporais.
- Modelos de média móvel (MA) e autorregressivo (AR).
- Modelos de média móvel autorregressivo (ARMA) e autorregressivo integrado de média móvel (ARIMA).
- Modelos sazonais (SARIMA) e de suavização exponencial.
5 - Avaliação de modelos de séries temporais.
- Métricas de avaliação: erro médio absoluto (MAE), erro quadrático médio (MSE), etc.
- Divisão de dados em treinamento e teste.
- Validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros.
6 - Previsão de séries temporais.
- Previsão de curto prazo: one-step ahead e multi-step ahead.
- Intervalos de confiança para previsões.
- Avaliação e comparação de diferentes modelos de previsão.
7 - Avançando na análise de séries temporais.
- Modelos de séries temporais baseados em redes neurais.
- Análise de séries temporais não lineares.
- Lidando com grandes volumes de dados e séries temporais de alta frequência.
