Oi. Bem-vindo ao curso de previsão de série temporal.
Antes de entrarmos na primeira aula,
vamos examinar o que é uma previsão de série temporal.
Bem, para explicar de uma forma simples,
uma previsão de série temporal é o uso de um modelo estatístico
para prever valores futuros com base nos resultados históricos.
Então que tipo de variáveis podem prever?
Qualquer variável acompanhada e coletada num período de tempo.
Pense em dados anuais de população,
no preço diário das ações de uma empresa
ou nos dados trimestrais de vendas.
Em todos esses exemplos, os dados são coletados num período de tempo,
e o modelo de série temporal é usado nesses dados
para prever valores futuros.
Durante o curso, vamos responder perguntas como:
"Como eu defino o tempo?" ou "o que são tendências?"
Não este tipo de tendência. E "o que são padrões sazonais?".
Também vamos falar sobre como usar certos modelos de previsão,
como a suavização exponencial, ou ETS,
ou o modelo autorregressivo e de médias móveis integrado,
ou ARIMA.
Durante o curso, vamos falar de um problema de negócio específico
no Alteryx para examinar o tópico mais em detalhes.
Agora, espere. Você precisa ser especialista em Alteryx
para fazer este curso? De jeito nenhum.
Por sorte, você trabalhou com os especialistas da Alteryx
em cursos anteriores, e vou ajudar você a continuar
avançando analiticamente como usuário do programa.
Mas, primeiro, vamos ver onde a previsão de série temporal
se encaixa comparada a outros tipos de análise.
No curso de resolução de problemas com análise avançada,
você foi apresentado ao mapa metodológico,
que é usado para determinar que metodologia
é melhor para uma análise específica.
Então, para nosso problema de negócio,
temos que identificar se vamos fazer análise de dados
ou tentar prever um resultado. Essa é fácil.
Queremos prever valores futuros com base em observações históricas.
Depois, vamos continuar no caminho rico em dados
e entrar na família de modelos numéricos.
A série temporal precisa de uma variável numérica para prever.
É a variável-alvo.
Ela também precisa de uma variável baseada no tempo.
Pense nos nossos exemplos: população ano após ano,
preço diário das ações e, por fim, as vendas do trimestre.
Todos eles são variáveis numéricas.
Os dados para esses exemplos são coletados por ano,
dia e trimestre, respectivamente.
Então que observação tem um componente de tempo?
Se o problema de negócio pedir que preveja esses valores no futuro,
então modelos de previsão de série temporais,
como ARIMA e ETS, serão os mais apropriados.
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