Análise de séries temporais

Conceitos fundamentais

A compreensão dos dados de séries cronológicas implica a identificação de vários componentes-chave:

1. Tendência: Aumenta ou diminui os dados a longo prazo.
2. Sazonalidade: Padrões que se repetem durante um período fixo, como flutuações diárias, semanais ou anuais.
3. Ciclos: Flutuações a longo prazo que não têm um período fixo, frequentemente relacionadas com condições económicas ou comerciais.
4. Ruído/Irregularidade: Variações aleatórias e imprevisíveis nos dados que permanecem após a contabilização da tendência, sazonalidade e ciclos.

Uma análise eficaz requer frequentemente técnicas de pré-processamento de dados, incluindo o tratamento de valores em falta e a potencial transformação dos dados para atingir a estacionariedade (em que as propriedades estatísticas como a média e a variância permanecem constantes ao longo do tempo), o que é um requisito para alguns modelos tradicionais como o ARIMA.

Técnicas e modelos

São utilizadas várias técnicas para a análise de séries temporais:

• Métodos clássicos: Inclui médias móveis, suavização exponencial (como Holt-Winters) e modelos de média móvel integrada autorregressiva (ARIMA). Estas são abordagens estatísticas bem estabelecidas.
• Modelos de aprendizagem automática: Técnicas como Random Forests ou Gradient Boosting (por exemplo, XGBoost) podem ser adaptadas para a previsão de séries temporais, muitas vezes através da criação de caraterísticas desfasadas.
• Modelos de aprendizagem profunda: Para padrões complexos, a Aprendizagem Profunda (DL) oferece ferramentas poderosas. As Redes Neurais Recorrentes (RNNs), incluindo LSTMs e GRUs, são projetadas para lidar com dados sequenciais. Mais recentemente, as arquitecturas Transformer, inicialmente desenvolvidas para o Processamento de Linguagem Natural (PLN), demonstraram um forte desempenho em tarefas de séries temporais. Estruturas como PyTorch são normalmente utilizadas para construir estes modelos.

Aplicações do mundo real em IA/ML

A análise de séries temporais é crucial em muitas aplicações de IA e ML:

1. Previsão financeira: Prevê os preços das acções, as taxas de câmbio ou as vendas da empresa com base em dados financeiros históricos. Os algoritmos analisam as tendências de mercado passadas e a sazonalidade para prever movimentos futuros, ajudando as estratégias de investimento e o planeamento financeiro. Explora mais sobre a IA nas finanças.
2. Previsão da procura: Os retalhistas utilizam a análise de séries temporais para prever a procura de produtos, optimizando a gestão de stocks e as cadeias de abastecimento. Da mesma forma, as empresas de energia prevêem a procura de eletricidade para garantir a estabilidade da rede e a atribuição eficiente de recursos, apoiando os esforços de sustentabilidade nas energias renováveis. Vê exemplos da Administração de Informação sobre Energia dos EUA (EIA).

Embora distintos das tarefas de Visão por Computador (CV), como a deteção de objectos ou a segmentação de imagens executadas por modelos como o Ultralytics YOLO, os conceitos de séries temporais podem cruzar-se na análise de vídeo, em que as sequências de fotogramas são analisadas ao longo do tempo, embora muitas vezes envolvam modelos espácio-temporais em vez de métodos puros de séries temporais. A gestão do ciclo de vida destes modelos envolve frequentemente princípios de operações de aprendizagem automática (MLOps) e plataformas como o Ultralytics HUB para experimentação e implementação. Ferramentas como a biblioteca Prophet da Meta também são populares para tarefas de previsão.