Análise de séries temporais

Conceitos fundamentais

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

• Tendência: Aumenta ou diminui os dados a longo prazo. Indica a direção geral da série durante um período alargado.
• Sazonalidade: Padrões que se repetem durante um período fixo e conhecido (por exemplo, diariamente, semanalmente, anualmente). Por exemplo, as vendas a retalho mostram frequentemente sazonalidade com picos durante as épocas festivas. As técnicas de decomposição sazonal ajudam a isolar estes padrões.
• Componentes cíclicos: Flutuações de longo prazo que não têm um período fixo, muitas vezes relacionadas com ciclos económicos ou empresariais mais amplos. Estes ciclos ocorrem durante períodos alargados, normalmente superiores a um ano.
• Irregularidade (Ruído): As variações aleatórias e imprevisíveis nos dados que não são explicadas pela tendência, sazonalidade ou componentes cíclicos.

Uma análise eficaz requer frequentemente técnicas de pré-processamento de dados. Isto inclui o tratamento de valores em falta, a suavização dos dados utilizando métodos como as médias móveis e, potencialmente, a transformação dos dados para atingir a estacionariedade. A estacionariedade, em que propriedades estatísticas como a média e a variância permanecem constantes ao longo do tempo, é um requisito comum para modelos tradicionais como o ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Bibliotecas como o Pandas são essenciais para a manipulação de dados neste contexto.

Técnicas e modelos

São utilizadas várias técnicas e modelos para a análise de séries temporais, desde métodos estatísticos clássicos a abordagens modernas de aprendizagem automática:

• Métodos clássicos: Inclui Médias Móveis, Suavização Exponencial (ETS) e modelos ARIMA. Estes são frequentemente implementados utilizando bibliotecas de software estatístico como Statsmodels em Python.
• Modelos de aprendizagem automática: Técnicas como Random Forests e XGBoost podem ser adaptadas para a previsão de séries temporais, muitas vezes através da criação de caraterísticas desfasadas. O Scikit-learn fornece implementações para muitos modelos de ML.
• Modelos de aprendizagem profunda (DL): Para padrões complexos e não lineares, as arquiteturas de Deep Learning são altamente eficazes. Estas incluem Redes Neurais Recorrentes (RNNs), redes de Memória de Curto Prazo Longo (LSTM), Unidades Recorrentes Fechadas (GRUs) e modelos de Transformador, que se destacam na captura de dependências de longo alcance. Estruturas como PyTorch e TensorFlow são normalmente utilizadas para construir estes modelos de DL. Alguns trabalhos de investigação exploram também intersecções com técnicas de processamento da linguagem natural (PLN).

Aplicações do mundo real em IA/ML

A análise de séries temporais é crucial em muitas aplicações de IA e ML para modelação preditiva e deteção de anomalias:

1. Previsão financeira: Na IA em Finanças, os modelos de séries temporais prevêem os preços das acções, as taxas de câmbio e a volatilidade do mercado com base nos movimentos históricos dos preços e nos volumes de negociação. A investigação académica continua a explorar modelos avançados de previsão de mercado.
2. Previsão de carga de energia: As empresas de serviços públicos utilizam a análise de séries temporais para prever a procura de eletricidade para otimizar a produção e distribuição de energia. Uma previsão exacta ajuda a gerir os recursos de forma eficiente e contribui para os esforços de sustentabilidade nas energias renováveis. Organizações como a U.S. Energy Information Administration (EIA) fornecem previsões públicas de energia.
3. Previsão de vendas a retalho: As empresas prevêem as vendas futuras de produtos para gerir o inventário, planear promoções e otimizar as cadeias de abastecimento. A análise de dados de vendas anteriores ajuda a antecipar a procura dos consumidores.
4. Monitorização dos cuidados de saúde: A análise dos sinais vitais do paciente (por exemplo, ritmo cardíaco, pressão arterial) registados ao longo do tempo ajuda na deteção precoce de doenças e na monitorização do paciente.

Distinção das tarefas de visão computacional

Enquanto a Análise de Séries Temporais se centra em sequências de pontos de dados numéricos ou categóricos ao longo do tempo, a Visão por Computador (CV) lida com a interpretação de informações visuais de imagens ou vídeos. Tarefas como a deteção de objectos ou a segmentação de imagens, frequentemente realizadas por modelos como Ultralytics YOLO11analisa principalmente o conteúdo espacial dentro de quadros individuais ou relaciona objectos entre quadros(seguimento de objectos).

Embora a análise de vídeo envolva inerentemente uma dimensão temporal (sequência de fotogramas), as técnicas utilizadas diferem frequentemente dos métodos tradicionais de séries temporais. A análise de vídeo pode empregar modelos espaço-temporais (como CNNs 3D ou Transformadores de Visão) que consideram tanto as caraterísticas espaciais como as suas alterações ao longo do tempo, em vez de analisar diretamente dados de séries temporais univariadas ou multivariadas. Algumas tarefas de visão computacional podem gerar dados de séries temporais (por exemplo, rastrear contagens de objectos ao longo do tempo), que podem depois ser analisados utilizando técnicas de séries temporais padrão.

Ferramentas e recursos

O desenvolvimento e a implementação de modelos de séries temporais envolvem várias ferramentas. Para além das bibliotecas de ML, ferramentas especializadas como a biblioteca Prophet da Meta oferecem capacidades de previsão fáceis de utilizar. A gestão do ciclo de vida destes modelos, desde a formação em conjuntos de dados de referência ou personalizados (como os que se encontram na Biblioteca de Dados de Séries Temporais) até à avaliação e implementação, envolve frequentemente princípios e plataformas de Operações de Aprendizagem Automática (MLOps) como o Ultralytics HUB. Para recursos de aprendizagem, textos como "Forecasting: Principles and Practice" fornecem orientações abrangentes e plataformas como o Kaggle organizam competições de séries cronológicas para obter experiência prática.