Mejora de la toma de decisiones empresariales mediante series temporales

El análisis de series de tiempo se utiliza principalmente para explicar, describir y predecir cambios a través del tiempo de las variables seleccionadas. Muchas empresas utilizan la previsión y el análisis de series temporales para desarrollar estrategias comerciales. Estas técnicas ayudan a las empresas a medir, rastrear, definir y predecir tendencias comerciales. El análisis de series de tiempo le brinda la oportunidad de conocer el impacto del pasado sobre el futuro.

¿Qué se entiende por Serie Temporal?

La serie temporal es una secuencia de puntos de datos repartidos en un período de tiempo específico, donde el tiempo es la variable independiente y otras variables no son constantes. Los datos de series temporales se analizan en un intervalo temporal regular.

Los datos de series temporales pueden ser útiles en los siguientes casos:

• Seguimiento de datos meteorológicos por hora, día y semana
• Seguimiento del rendimiento de los sitios web
• Prediciendo terremotos

La serie de tiempo tiene 4 variaciones como

• Variaciones estacionales
• Variaciones de tendencia
• Variaciones cíclicas, y
• Variaciones aleatorias

¿Qué es el análisis de series temporales?

El análisis de series de tiempo es el proceso de determinar los patrones básicos dispuestos por los datos durante un período de tiempo. Este enfoque no es costoso y se utiliza para pronosticar métricas relacionadas con el negocio, incluidas las ventas, la facturación, el análisis del mercado de valores y el análisis presupuestario.

Aplicaciones del análisis de series temporales

• Series temporales en el dominio financiero: La mayoría de las inversiones y decisiones financieras relacionadas con los negocios se tienen en cuenta en función de los cambios futuros en el dominio financiero. Después de analizar los datos financieros, un experto puede predecir fácilmente los pronósticos necesarios para las aplicaciones financieras en muchas áreas, incluida la evolución del riesgo, la construcción de carteras, etc. El análisis de series de tiempo se ha convertido en parte del análisis financiero y se utiliza para predecir el riesgo de moneda extranjera, las tasas de interés, etc. Los expertos en negocios y los encargados de formular políticas utilizan el análisis de pronóstico financiero para tomar mejores decisiones relacionadas con la producción, las compras y la asignación de recursos.
• Series temporales en la industria médica: la medicina se ha desarrollado como un campo basado en datos y contribuye constantemente al análisis de series temporales con avances. En el sector médico, no se debe olvidar examinar el cambio de comportamiento a lo largo del tiempo en valores absolutos.
• Series temporales en el dominio de la astronomía: varias áreas de la astronomía y la astrofísica necesitan la ayuda de series temporales. Sin embargo, el dominio de la astronomía comprende la organización de objetos, mediciones impecables y trayectorias, por lo que los expertos en astronomía utilizan el análisis de series temporales para estudiar los objetos según sus elecciones. Los datos de series temporales tuvieron un impacto notable en la comprensión y medición de todo lo relacionado con el universo.
• Previsión de series temporales en el desarrollo empresarial: las empresas pueden tomar decisiones informadas con la ayuda de la previsión de series temporales, ya que el proceso incluye el análisis de patrones de datos anteriores.

También es útil para pronosticar futuros potenciales y eventos de las formas mencionadas a continuación:

• Confiabilidad: el pronóstico de series de tiempo es confiable cuando los datos muestran un período de tiempo amplio, como un gran número de observaciones durante un período de tiempo más largo.
• Evaluación de tendencias: se pueden realizar técnicas de series de tiempo para identificar tendencias, por ejemplo, estas técnicas verifican las observaciones de datos para averiguar cuándo las mediciones muestran un aumento o una disminución en la venta de un producto específico.
• Patrones estacionales : las variaciones de los puntos de datos registrados revelan patrones estacionales y fluctuaciones que se consideran como una plataforma para el pronóstico de datos. Los detalles recibidos son importantes para los mercados cuyos productos varían según la temporada y ayudan a las empresas en la planificación del desarrollo de productos y los requisitos de entrega.
• Crecimiento : la técnica de series de tiempo es útil para medir el crecimiento endógeno y financiero.

El análisis de series de tiempo y sus aplicaciones son útiles para controlar problemas en las empresas. Ya que implica la comprensión del comportamiento pasado para predecir el futuro, lo cual es muy importante para la planificación empresarial. También ayuda en la evaluación de los logros actuales.

Veamos las 5 mejores tácticas de análisis de series temporales para el desarrollo empresarial:

• Aprendizaje profundo para el análisis de series temporales: la previsión de series temporales no es sencilla cuando se trabaja con datos ruidosos, muchas variables de entrada y salida, secuencias largas y previsiones de varios pasos. Las diferentes capacidades de series temporales que ofrecen los métodos de aprendizaje profundo incluyen el aprendizaje automático, la dependencia temporal y el manejo automático de estructuras temporales.
• Análisis de datos de series temporales: al recopilar datos en varios puntos en el tiempo, es posible realizar análisis de datos de series temporales. Esto es cuando se compara con los datos transversales que notan a las empresas en un solo punto en el tiempo.
• Autocorrelación y estacionalidad: la autocorrelación define el nivel de similitud entre la serie temporal proporcionada y su tipo retrasado durante un período de tiempo. Esta serie temporal indica un conjunto de valores de una entidad. Ayuda a identificar la relación entre los valores presentes y los valores pasados ​​de una variable/entidad. La estacionalidad es una de las principales características de los datos de series temporales. Tiene lugar si la serie de tiempo muestra patrones predecibles y continuos en períodos de tiempo que no superan un año. El ejemplo perfecto de esto son las ventas minoristas que alcanzan un nivel máximo entre septiembre y diciembre y son débiles entre enero y febrero.
• Análisis de series temporales en R: los mineros de datos y los estadísticos utilizan un lenguaje de programación R para desarrollar el análisis de datos. Consiste en una serie de bibliotecas especialmente diseñadas para la ciencia de datos. R ofrece características notables para comunicar los descubrimientos con herramientas de documentación que simplifican la explicación del análisis a todo el equipo. Ofrece ambas cualidades y ecuaciones formales para modelos de series de tiempo como ruido blanco, autorregresión, promedio móvil fácil y paseo aleatorio. Puede encontrar muchos tipos de funciones R para datos de series temporales, como simulación, pronóstico y modelado de tendencias. R es la herramienta de previsión de negocios perfecta y es la mejor para realizar análisis de series temporales.
• Regresión de series de tiempo: esta técnica estadística se utiliza para adivinar una respuesta futura considerando el historial de respuestas antiguo denominado dinámica autorregresiva. Los predictores utilizan el método de regresión de series temporales para adivinar el comportamiento de los sistemas dinámicos a partir de datos experimentales.

Se pueden lograr tres objetivos, como la predicción, el modelado y la caracterización, con la ayuda del análisis de regresión. El objetivo principal juega un papel vital en el logro de estos tres objetivos. A veces, el modelado es sencillo para predecir mejor, y en caso contrario, es suficiente para saber y explicar lo que está sucediendo. La mayoría de las veces, el método repetitivo se usa para predecir y modelar.

¿Cuáles son los beneficios de usar el aprendizaje profundo para analizar series temporales?

El uso del aprendizaje profundo para el análisis de series temporales implica los siguientes beneficios:

• Características de extracción sin problemas : las redes neuronales profundas reducen la necesidad del proceso de escalado de datos y los procedimientos de ingeniería de características y datos estacionarios que son necesarios para la previsión de series temporales. Estas redes neuronales pueden aprender por sí mismas; si se proporciona la capacitación adecuada, pueden extraer características de los datos de entrada sin procesar sin ninguna dificultad.
• No es difícil de predecir a partir de los datos de entrenamiento : los datos se pueden representar en varios puntos en el tiempo utilizando muchos modelos de aprendizaje profundo, incluido el regresor de refuerzo de gradiente, el bosque aleatorio y las redes neuronales de retardo de tiempo.

Ventajas del análisis de series temporales: 

• Los datos de series temporales conducirán a cálculos arduos y complicados debido a su naturaleza, lo que a su vez dificulta la previsión. Con la ayuda de los lenguajes Python y R, los analistas pueden crear y ajustar pronósticos de series de tiempo perfectos con un esfuerzo mínimo.
• Los modelos de series de tiempo tienen menos supuestos y son estables. Significa en caso de que ocurra un evento grande e imprevisto; el modelo puede proporcionar información valiosa sobre las soluciones durante todo el evento.

Desventajas:

• La principal desventaja es que el análisis de series de tiempo es costoso porque los pronósticos se derivan de patrones de datos históricos que son necesarios para predecir el comportamiento futuro del mercado.