Análisis de Series Temporales

Conceptos básicos

Comprender los datos de las series temporales implica identificar varios componentes clave:

1. Tendencia: El aumento o disminución a largo plazo de los datos.
2. Estacionalidad: Patrones que se repiten durante un periodo fijo, como fluctuaciones diarias, semanales o anuales.
3. Ciclos: Fluctuaciones a más largo plazo que no tienen un periodo fijo, a menudo relacionadas con las condiciones económicas o empresariales.
4. Ruido/Irregularidad: Variaciones aleatorias e impredecibles en los datos que permanecen después de tener en cuenta la tendencia, la estacionalidad y los ciclos.

Un análisis eficaz suele requerir técnicas de preprocesamiento de datos, incluido el tratamiento de los valores perdidos y la posible transformación de los datos para lograr la estacionariedad (donde propiedades estadísticas como la media y la varianza permanecen constantes a lo largo del tiempo), que es un requisito para algunos modelos tradicionales como el ARIMA.

Técnicas y modelos

Para el Análisis de Series Temporales se emplean diversas técnicas:

• Métodos clásicos: Incluyen medias móviles, alisamiento exponencial (como Holt-Winters) y modelos de medias móviles integradas autorregresivas (ARIMA). Se trata de enfoques estadísticos bien establecidos.
• Modelos de aprendizaje automático: Técnicas como los Bosques Aleatorios o el Gradient Boosting (por ejemplo, XGBoost) pueden adaptarse a la previsión de series temporales, a menudo creando características retardadas.
• Modelos de Aprendizaje Profundo: Para patrones complejos, el Aprendizaje Profundo (AD ) ofrece potentes herramientas. Las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), incluidas las LSTM y las GRU, están diseñadas para manejar datos secuenciales. Más recientemente, las arquitecturas de Transformadores, desarrolladas inicialmente para el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), han demostrado un gran rendimiento en tareas de series temporales. Frameworks como PyTorch se utilizan habitualmente para construir estos modelos.

Aplicaciones reales en IA/ML

El Análisis de Series Temporales es crucial en muchas aplicaciones de IA y ML:

1. Previsión financiera: Predecir la cotización de las acciones, los tipos de cambio o las ventas de una empresa basándose en datos financieros históricos. Los algoritmos analizan las tendencias pasadas del mercado y la estacionalidad para predecir los movimientos futuros, ayudando a las estrategias de inversión y a la planificación financiera. Más información sobre la IA en las finanzas.
2. Previsión de la demanda: Los minoristas utilizan el análisis de series temporales para predecir la demanda de productos, optimizando la gestión de inventarios y las cadenas de suministro. Del mismo modo, las empresas energéticas prevén la demanda de electricidad para garantizar la estabilidad de la red y la asignación eficiente de recursos, apoyando los esfuerzos de sostenibilidad de las energías renovables. Ver ejemplos de la Administración de Información Energética de EE.UU. (EIA).

Aunque distintos de las tareas de Visión por Computador (VC ) como la detección de objetos o la segmentación de imágenes realizadas por modelos como Ultralytics YOLO, los conceptos de series temporales pueden cruzarse en el análisis de vídeo, donde se analizan secuencias de fotogramas a lo largo del tiempo, aunque a menudo implicando modelos espacio-temporales en lugar de métodos de series temporales puros. La gestión del ciclo de vida de estos modelos suele implicar principios de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps ) y plataformas como Ultralytics HUB para la experimentación y el despliegue. Herramientas como la biblioteca Prophet de Meta también son populares para tareas de previsión.