El "tiempo" es una variable crucial cuando se trata de la acumulación de datos. En el análisis de series de tiempo, el tiempo es un elemento importante de datos.
What is Time Series Data?
Los datos de series de tiempo se refieren a una serie de puntos de datos que se ordenan en el tiempo. Introduce una dependencia de orden entre un conjunto de observaciones. Las series de tiempo son omnipresentes en el mundo actual impulsado por los datos. Como cada evento sigue la flecha del tiempo, estamos en constante interacción con una variedad de datos de series de tiempo.
En general, se supone que las series de tiempo se generan a intervalos regulares de tiempo y se denominan series de tiempo regulares. Sin embargo, no es necesario generar los datos dentro de esa serie de tiempo a intervalos regulares. Estos casos abarcan series de tiempo irregulares en las que los datos siguen una secuencia en fases temporales. Esto implica que es posible que las mediciones no se realicen a intervalos regulares. Sin embargo, los datos pueden generarse a intervalos de tiempo discretos o como una ráfaga. Los retiros en cajeros automáticos o los depósitos en cuentas son ejemplos de series de tiempo irregulares.
Técnicamente, en una serie de tiempo, una o más variables cambian durante un período de tiempo determinado. Si una sola variable varía con el tiempo, se denomina serie de tiempo univariante. Por ejemplo, considere un sensor que mide la temperatura de una habitación cada segundo. Aquí, solo se genera un valor de temperatura unidimensional en cada instante (es decir, segundo). Por el contrario, cuando más de una variable cambia a lo largo del tiempo, se denomina serie temporal multivariante. Por ejemplo, considere la economía bancaria. En tales casos, se utilizan series de tiempo multivariadas para comprender cómo los cambios de política en una variable, como la tasa de recompra, pueden afectar otras variables (es decir, el desembolso de préstamos para los bancos comerciales).
Datos de series de tiempo encuentra su aplicación en todas las disciplinas, desde finanzas, geología, meteorología, fabricación hasta informática, IoT, ciencias físicas y sociales. Se utiliza para realizar un seguimiento de los cambios climáticos, la tasa de natalidad, la tasa de mortalidad, las fluctuaciones del mercado, el rendimiento de la red y muchas otras aplicaciones. Algunos de sus principales casos de uso incluyen monitoreo, pronóstico y detección de anomalías. Por ejemplo, la previsión de series de tiempo juega un papel fundamental en la determinación de la popularidad de los sistemas de gestión de bases de datos. La siguiente figura muestra la creciente popularidad de DBMS a lo largo de los años (2019-2021) en un gráfico de series de tiempo.
Key Components of Time Series
Los factores que influyen en los valores de una observación en una serie de tiempo se tratan como sus componentes clave. Las tres categorías de componentes incluyen:
- Movimientos de tendencia o de largo plazo
- Movimientos a corto plazo
- Variaciones estacionales
- Variaciones cíclicas
- Movimientos aleatorios o irregulares
Tendencia
La tendencia de los datos a aumentar o disminuir durante un largo período de tiempo se denomina tendencia o componente a largo plazo. Sin embargo, es importante señalar que el movimiento ascendente o descendente no tiene por qué ser necesariamente en la misma dirección durante un período de tiempo determinado.
Las tendencias pueden subir, bajar o permanecer estables en diferentes períodos de tiempo. Sin embargo, la tendencia general siempre debe equivaler a un patrón ascendente, descendente o estable. Tales tendencias de movimiento son evidentes en los ejemplos tales como productividad agrícola, tasa de mortalidad, dispositivos fabricados, número de fábricas, etc.
Tendencia lineal y no lineal
Al trazar los valores de las series de tiempo en función del tiempo en un gráfico, se revela el tipo de tendencia según el patrón de agrupación de datos. Si el grupo de datos está más o menos alrededor de una línea recta, entonces la tendencia se denomina tendencia lineal. De lo contrario, el patrón de conglomerados de datos muestra una tendencia no lineal, ya que la relación de cambio entre dos variables no es estable ni constante. Por lo tanto, estas tendencias también se denominan correlaciones curvilíneas.
Movimientos de corta duración
En una serie de tiempo, estos componentes tienden a repetirse durante un período de tiempo. Tienen ráfagas cortas irregulares y afectan a las variables en estudio. Los dos tipos de categorías bajo movimiento a corto plazo incluyen:
Variaciones estacionales
Estas versiones funcionan de forma regular y periódica durante un período de menos de un año. Suelen tener un patrón similar o casi el mismo durante un período de 12 meses. Estas variaciones pasan a formar parte de una serie de tiempo si los datos se registran con regularidad, es decir, cada hora, día, semana, mes o trimestralmente.
Las variaciones estacionales son provocadas por el hombre o ocurren naturalmente. Las diferentes estaciones o condiciones climáticas juegan un papel crítico en tales variaciones. Por ejemplo, la producción de cultivos depende completamente de las estaciones. Del mismo modo, el mercado de un paraguas o impermeable depende de la temporada de lluvias, mientras que la venta de refrigeradores y unidades de aire acondicionado alcanza su punto máximo durante la temporada de verano.
Las convenciones hechas por el hombre incluyen festivales, fiestas y ocasiones como matrimonios. Estos eventos a corto plazo se repiten año tras año.
Variaciones cíclicas
Las variaciones de series de tiempo que tienden a operar durante un período de más de un año se denominan variaciones cíclicas. Para una empresa, un período completo se considera el "ciclo económico". El aumento o la disminución del rendimiento empresarial depende de varios factores, como la estructura económica, la gestión empresarial y otras fuerzas que interactúan. Estas variaciones comerciales cíclicas pueden ser regulares pero no periódicas. Generalmente, las empresas se someten a un proceso cíclico de cuatro fases que comprende prosperidad, recesión, depresión y reactivación.
Estas variaciones cíclicas son parte integral de un patrón de series de tiempo, ya que el desarrollo empresarial depende en gran medida de los "puntos de datos secuenciales" generados.
Movimientos aleatorios o irregulares
Los componentes aleatorios provocan una variación significativa en la variable bajo observación. Estas son fluctuaciones puramente irregulares sin ningún patrón establecido. Las fuerzas son imprevistas, impredecibles y de naturaleza errática, por ejemplo, terremotos, inundaciones, hambrunas y otros desastres.
Los eventos aleatorios descritos anteriormente se analizan utilizando los datos de la serie temporal de origen para abordar mejor los escenarios de la vida real que pueden ocurrir en el futuro.
Types of Time Series
Los datos de series de tiempo se pueden dividir en cuatro tipos, deterministas, no deterministas, estacionarios y no estacionarios. Echemos un vistazo a cada tipo en detalle.
# 1. Serie de tiempo determinista
Una serie de tiempo determinista se puede describir con una expresión analítica. No involucra aspectos aleatorios o probabilísticos. Matemáticamente, se puede expresar exactamente para todos los intervalos de tiempo en términos de una expansión de la serie de Taylor. Esto es posible si se conocen todas sus derivadas en algún momento arbitrario. Estos derivados especifican explícitamente el pasado y el futuro en ese momento. Si se cumplen todas las condiciones, es posible predecir con precisión su comportamiento futuro y analizar cómo se comportó en el pasado.
# 2. Series de tiempo no deterministas
Una serie de tiempo no determinista tiene un aspecto aleatorio asociado que impide su descripción explícita. Por lo tanto, las expresiones analíticas no son soluciones lo suficientemente factibles para expresar tal serie de tiempo. Una serie de tiempo puede ser no determinista debido a las siguientes razones:
- La información requerida para describirlo no está disponible en su totalidad. Aunque los datos pueden estar presentes en principio, no pueden tratarse como cuantificables explícitamente.
- El proceso de generación de datos es de naturaleza aleatoria.
Debido al factor aleatorio, la serie de tiempo no determinista obedece a leyes probabilísticas. Por lo tanto, los datos se tratan en términos estadísticos, lo que implica que los datos se definen mediante distribuciones de probabilidad y promedios de diversas formas. Esto incluye medios y medidas de dispersión, es decir, variaciones.
# 3. Serie de tiempo estacionaria
En una serie de tiempo estacionaria, las propiedades estadísticas como la media, la varianza y otras no dependen del aspecto del tiempo. Una serie de tiempo estacionaria es más fácil de predecir ya que se puede afirmar con certeza que sus propiedades estadísticas seguirán siendo las mismas que se han observado en el pasado. Por lo tanto, varios métodos de pronóstico estadístico se basan en el argumento de que la serie de tiempo es casi estacionaria. Esto implica que las series de tiempo pueden considerarse estacionarias en aproximación aplicando transformaciones matemáticas simples.
# 4. Series de tiempo no estacionarias
En una serie no estacionaria, las propiedades estadísticas varían con el tiempo. Por lo tanto, las series de tiempo con tendencias, o estacionalidad, se incluyen en la categoría no estacionaria, ya que la tendencia y la estacionalidad pueden afectar el valor de la serie de tiempo en diferentes intervalos de tiempo. Las series de tiempo no estacionarias describen datos impredecibles, lo que evita que se modelen o pronostiquen.
Time Series Analysis and Forecasting
El análisis y la predicción de series de tiempo son herramientas útiles para observar, analizar y estudiar la evolución y dinámica de procesos vitales y objetos de diferentes tipos. Analicemos cada uno con mayor profundidad.
Análisis de series temporales
El análisis de series de tiempo se define como un proceso de análisis de los datos recopilados durante un período de tiempo. Aquí, los analistas de datos registran datos en intervalos constantes durante un período de tiempo fijo. La tasa de observación de datos, es decir, el intervalo de tiempo, puede variar de segundos a años.
Los datos de series de tiempo describen las variables bajo inspección, ya que proporcionan un análisis detallado del patrón fluctuante durante un período de tiempo específico. Los parámetros necesarios para el análisis pueden variar entre diferentes dominios y disciplinas. Algunos de los ejemplos pueden incluir:
- Instrumentos científicos: datos registrados por día
- Sitio web comercial: visitas de clientes por día
- Mercado de valores - Valores de las acciones por semana
- Temporada: días de lluvia al año
Para garantizar la coherencia y la fiabilidad, el análisis de series de tiempo opera en grandes cantidades de puntos de datos. Un buen tamaño de muestra es una representación sutil de la autenticidad de una tendencia o patrón descubierto.
Además, el análisis de series de tiempo también es adecuado para predecir eventos futuros basados en datos registrados en el pasado.
Pronóstico de series de tiempo
El análisis de series de tiempo permite a las organizaciones identificar la causa raíz de las fluctuaciones en las tendencias a lo largo del tiempo. Con los datos en la mano, las empresas pueden estudiar e investigar más para comprender mejor cómo abordar tendencias desconocidas y pronosticar los próximos eventos. Las empresas generalmente emplean Visualización de datos técnicas para determinar tales anomalías en los datos.
El pronóstico de series de tiempo gira en torno a dos factores esenciales:
- Anticípese a sucesos futuros basados en el comportamiento de datos pasados.
- Suponga que las tendencias venideras tendrán similitudes con el patrón de datos pasado.
En la previsión, el objetivo principal es predecir esencialmente cómo los puntos de datos seguirán siendo los mismos o variarán en el futuro. A continuación, se muestran algunos ejemplos de diferentes sectores industriales para comprender mejor los matices del análisis y la previsión de series de tiempo.
- Mercado de valores: pronóstico del precio de cierre de las acciones cada día.
- Ventas: predice las ventas de productos de una tienda cada día.
- Precios: pronosticar el precio promedio del combustible cada día.
Algunas de las técnicas estadísticas comunes utilizadas para el pronóstico de series de tiempo incluyen la media móvil simple (SMA), el suavizado exponencial (SES), la media móvil integrada autorregresiva (ARIMA) y la red neuronal (NN).
Time Series Data in the Cloud
Para revelar el valor de los datos de series de tiempo, las empresas deben poder almacenar y consultar datos rápidamente. Las empresas del mercado de capitales dependen de grandes volúmenes de datos históricos y de transmisión para emplear análisis de datos en tiempo real y tomar decisiones comerciales impactantes. Esto puede implicar predecir la vulnerabilidad a los precios de las acciones, determinar los requisitos netos de capital o pronosticar los tipos de cambio. Para proporcionar flexibilidad y procesar datos sin problemas, muchas empresas están optando por la migración de sus bases de datos de series de tiempo a la cloud.
Con la migración de las bases de datos de series de tiempo a la nube, las organizaciones pueden obtener acceso a recursos ilimitados bajo demanda. Permite a las empresas utilizar cientos de núcleos para realizar su tarea que maximiza el rendimiento de la red sin problemas de latencia.
Las bases de datos de series de tiempo en la infraestructura de la nube son adecuadas para cargas de trabajo de procesamiento intensivo. Esto incluye realizar cálculos de riesgo en respuesta a las tendencias del mercado en tiempo real. Las empresas financieras pueden eliminar la sobrecarga del centro de datos y concentrarse en utilizar recursos para mejorar la productividad de sus cargas de trabajo.
Proveedores de nube como AWS proporcionar flujo de tiempo de Amazon, un servicio de base de datos de series de tiempo que permite cargar, almacenar y analizar fácilmente conjuntos de datos de series de tiempo. Ofrecen almacenamiento para administrar cargas de trabajo intensivas en transacciones, herramientas de análisis en tiempo real y funcionalidad de transmisión de datos para presentar eventos a medida que ocurren.
Por lo tanto, la infraestructura en la nube amplifica y escala los beneficios de los datos de series de tiempo.
Applications of Time Series
Los modelos de series de tiempo tienen dos propósitos,
- Comprender los factores subyacentes que produjeron un determinado patrón de datos.
- Basándose en el análisis, ajuste un modelo para pronosticar y monitorear.
Veamos algunos de los casos de uso de aplicaciones de datos de series de tiempo.
# 1. Series de tiempo en el dominio financiero y empresarial
Todas las decisiones financieras, comerciales y de inversión se toman en función de las tendencias actuales del mercado y las previsiones de demanda. Los datos de series de tiempo se utilizan para explicar, correlacionar y predecir el mercado financiero dinámico. Los expertos financieros pueden examinar los datos financieros para proporcionar pronósticos de aplicaciones que ayuden a mitigar los riesgos, estabilizar los precios y el comercio.
El análisis de series de tiempo juega un papel clave en el análisis financiero. Se utiliza en la predicción de tasas de interés, pronosticando la volatilidad en mercados de valores, y muchos más. Las partes interesadas del negocio y los formuladores de políticas pueden tomar decisiones informadas sobre la fabricación, las compras, la asignación de recursos y optimizar sus operaciones comerciales.
Este análisis se utiliza eficazmente en el sector de inversiones para controlar las tasas de seguridad y sus fluctuaciones a lo largo del tiempo. El precio del valor también se puede observar a corto plazo (es decir, datos de registro por hora o día) o a largo plazo (es decir, observación extendida durante meses o años). El análisis de series de tiempo es una herramienta útil para realizar un seguimiento del rendimiento de un valor, un activo o una variable económica durante un período de tiempo prolongado.
# 2. Series de tiempo en el dominio médico
La atención médica está emergiendo rápidamente como un campo impulsado por datos. Además del análisis financiero y comercial, el dominio médico está aprovechando en gran medida el análisis de series de tiempo.
Considere un escenario que requiere una sinergia de datos de series de tiempo, procedimientos alineados médicamente y técnicas de minería de datos mientras se trata a pacientes con cáncer. Tal marco híbrido puede emplearse para aprovechar las funcionalidades de extracción de características de los datos de series de tiempo recopilados (es decir, imágenes de rayos X del paciente) para rastrear el progreso del paciente y la respuesta a los tratamientos proporcionados por la fraternidad médica.
En el sector de la salud, derivar inferencias a partir de los datos de series de tiempo en constante cambio es de valor crítico. Además, las prácticas médicas avanzadas exigen que los registros de los pacientes se conecten a lo largo del tiempo para una mejor visibilidad de la salud del paciente. Además, los parámetros de salud del paciente deben registrarse con precisión a intervalos regulares para tener una imagen más clara del estado de salud del paciente.
Con el avance de los instrumentos médicos avanzados, el análisis de series de tiempo se ha establecido en el dominio de la salud. Considere los siguientes ejemplos,
- Dispositivos de ECG: dispositivos inventados para controlar las condiciones cardíacas mediante el registro de los pulsos eléctricos del corazón.
- Dispositivos EEG: dispositivos que se utilizan para cuantificar la actividad eléctrica en el cerebro.
Dichos dispositivos han permitido a los médicos realizar análisis de series de tiempo para un diagnóstico médico más rápido, eficaz y preciso.
Además, con la llegada de los dispositivos de IoT, como los sensores portátiles y los dispositivos sanitarios portátiles, las personas ahora pueden tomar medidas regulares de sus variables de salud a lo largo del tiempo con un mínimo de entradas. Esto conduce a una recopilación de datos coherente de datos médicos dependientes del tiempo para individuos sanos y enfermos.
# 3. Series de tiempo en astronomía
La astronomía y la astrofísica son las dos disciplinas modernas en las que los datos de series de tiempo se aprovechan de manera significativa.
Fundamentalmente, la astronomía implica trazar las trayectorias de los objetos cósmicos y los cuerpos celestes y realizar mediciones precisas para comprender mejor el universo más allá de la atmósfera terrestre. Debido a este requisito, los expertos en astronomía son competentes en el manejo de datos de series de tiempo mientras calibran y configuran instrumentos complejos y estudian objetos astronómicos de interés.
Los datos de series de tiempo se han asociado durante mucho tiempo con el campo de la astronomía. En 800 a. C., se recopilaron datos de series de tiempo de manchas solares a intervalos regulares. Desde entonces, el análisis de series de tiempo se utilizó para
- Descubre estrellas lejanas basadas en stellar distancias,
- Observe eventos cósmicos como las supernovas para comprender mejor el origen de nuestro universo.
Los datos de series de tiempo, en este caso, se relacionan con las longitudes de onda y las intensidades de la luz emitida por estrellas, cuerpos celestes u objetos. Los astrónomos monitorean constantemente estos datos de transmisión en vivo para detectar eventos cósmicos en tiempo real a medida que ocurren.
En los últimos tiempos han surgido áreas de investigación como la astroinformática y la astrosestadística, que combinan diversas disciplinas como la minería de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia computacional y la estadística. En estas nuevas áreas de investigación, el papel de los datos de series de tiempo es detectar y clasificar objetos astronómicos de manera rápida y eficiente.
# 4. Series de tiempo en el pronóstico del tiempo
Aristóteles estudió ampliamente los patrones climáticos para comprender mejor las causas y efectos observados en los cambios climáticos en la antigüedad. A medida que avanzaban los días, los científicos comenzaron a registrar datos relacionados con el clima en instrumentos como el "barómetro" para calcular las variables atmosféricas. Los datos se recopilaron a intervalos regulares y se guardaron en diferentes lugares.
Con el tiempo, eventualmente, tiempo Los pronósticos comenzaron a aparecer en los periódicos. Avanzando rápidamente hasta el día y la edad de hoy, las estaciones de pronóstico del tiempo ubicuas están instaladas en diferentes geografías alrededor del mundo para recopilar variables meteorológicas precisas.
Dichas estaciones tienen dispositivos funcionales avanzados que están interconectados para recopilar y correlacionar datos meteorológicos de varios lugares. Los datos correlacionados se utilizan para pronosticar las condiciones meteorológicas en cada instancia de tiempo, según los requisitos.
# 5. Series temporales en el desarrollo empresarial
Los datos de series de tiempo permiten a las empresas tomar decisiones comerciales. Esto se logra a medida que el proceso analiza datos pasados para derivar eventos futuros y arrojar luz sobre las posibilidades probables. El patrón de datos pasado se utiliza para derivar los siguientes parámetros:
- El crecimiento del negocio: Para evaluar el desempeño financiero y comercial general y medir el crecimiento, los datos de series de tiempo son el activo más adecuado y confiable.
- Estimar tendencia: Pueden emplearse varios métodos de series de tiempo para estimar las tendencias emergentes. Considere, por ejemplo, que estos métodos analizan las observaciones de datos durante un período de tiempo para reflejar un aumento o una disminución de las ventas de un dispositivo electrónico en particular.
- Revelar patrones estacionales: Los puntos de datos registrados podrían revelar fluctuaciones y patrones estacionales que podrían ayudar en el pronóstico de datos. La información de los datos obtenidos juega un papel clave para los mercados donde los precios de los productos fluctúan estacionalmente. Estos datos pueden ayudar a las empresas a mejorar la planificación y el desarrollo de productos.
Conclusión 👨🏫
En resumen, los datos de series de tiempo pueden verse como las características de puntos de datos complejos recopilados durante un período de tiempo constante. El análisis, el modelado y la previsión de series de tiempo se han convertido en una parte integral de nuestra vida diaria con la aparición de Gadgets de IoT, electrodomésticos inteligentes y dispositivos portátiles. Además, los datos de series de tiempo están encontrando su aplicación en diversos campos, que incluyen salud, astrofísica, economía, ingeniería, negocios y muchos más.
