A previsão de séries temporais é um método poderoso de aprendizado de máquina que aproveita dados históricos com registro de data e hora para prever eventos futuros e ajudar a reduzir a incerteza das condições comerciais — por exemplo, para prever com precisão vendas, níveis de estoque e até mesmo dados de fabricação. Muitos dos dados que sua empresa tem já estão com registro de data e hora. Provavelmente estão em planilhas do Excel, cheios de potencial. Aqui estão cinco maneiras de usar esses dados para previsão de séries temporais.
Transforme planilhas do Excel em conhecimento futuro sobre o seu negócio
Você vem coletando informações sobre seu negócio há anos, todas armazenadas ordenadamente em uma planilha do Excel. Esses dados contam a história de onde seu negócio esteve, mas você também pode usá-los para prever o que vai acontecer, como será a demanda, o custo dos materiais ou como os tempos de envio podem mudar. A previsão de séries temporais utiliza dados com registro de data e hora — sejam datas, anos, horas, minutos ou segundos — para analisar padrões temporais passados e fazer previsões sobre o futuro relevantes para seu negócio.
Se você está apenas começando com a previsão de séries temporais, novos modelos de base prontos para uso permitem que você comece imediatamente. Os modelos de base já são pré-treinados em grandes conjuntos de dados, então, durante a inferência, você pode inserir seus dados diretamente e ver previsões rapidamente sem treinamento adicional. As opções para esses modelos de base incluem Nixtla TimeGPT-1, Amazon Chronos, Google TimesFM, Salesforce Moirai, Lag-Llama e MOMENT. O TimeGPT tem um plug-in do Excel que permite que você faça a previsão de dentro do Excel.
Use informações sobre fatores externos para prever coisas sobre seu negócio
Você é uma empresa global de cuidados com gramados. A demanda por fertilizantes difere nos hemisférios norte e sul de acordo com o clima. O momento em que as estações começam tem mudado, e os tipos de solo variam. Uma mudança de alguns dias, ou ingredientes no condicionador de solo, faz a diferença entre uma temporada bem-sucedida ou não. Você precisa usar dados de tendências de compras de anos anteriores, como quando elas começaram, como elas mudaram e como a demanda muda quando a temporada começa. Combine esses dados com a previsão de séries temporais para aprimorar suas previsões e tomar melhores decisões.
Esses fatores externos são chamados de variáveis exógenas, e são cruciais na previsão de séries temporais, pois fornecem informações adicionais que podem influenciar a previsão. Essas variáveis podem incluir marcadores de feriados, gastos com marketing, dados meteorológicos ou quaisquer outros dados externos que se correlacionem com a série temporal que você está prevendo. Você pode incorporar essas variáveis exógenas em muitos dos modelos de base.
Meça a incerteza com previsões probabilísticas
Todos nós estamos apostando no futuro, tentando descobrir o que fazer agora para maximizar os resultados desejados. Isso é verdade, quer você esteja planejando portfólios de seguros ou determinando taxas de combustível de avião. Modelos probabilísticos podem prever a distribuição de resultados futuros — quão provável é cada resultado — e, portanto, fornecer informações valiosas para os tomadores de decisão pesarem os riscos e recompensas associados a diferentes ações.
Aqui, os modelos de base darão a você um bom começo, mas você pode querer tentar modelos diferentes para determinar qual será mais preciso para seu caso de uso. Existem muitos modelos! Uma ótima visão geral é o livro Forecasting: Principles and Practice de Rob J. Hyndman e George Athanasopoulos . Felizmente, muitos dos modelos foram implementados em Python e R, então você pode ajustá-los usando essas ferramentas.
Avalie diferentes cenários futuros
Você pode usar o TimeGPT para prever uma série temporal definida, como a demanda por um produto de varejo. Mas e se você quiser avaliar diferentes cenários de preços para esse produto? Executar tal análise de cenário pode ajudar você a entender melhor como os preços afetam a demanda do produto e pode auxiliar na tomada de decisões. Essa é outra maneira de usar variáveis exógenas, mas mudamos a forma como as usamos.
Detecte anomalias que afetarão suas previsões ou identifique padrões incomuns
A detecção de anomalias envolve a identificação de observações incomuns que não seguem os padrões esperados no conjunto de dados. Anomalias, também conhecidas como outliers, podem ser causadas por vários fatores, como erros no processo de coleta de dados, mudanças repentinas no processo de geração de dados subjacente ou eventos inesperados. Elas podem representar problemas para muitos modelos de previsão, pois podem distorcer tendências, padrões sazonais ou estimativas de autocorrelação. Como resultado, anomalias podem ter um impacto significativo na precisão das previsões e, por esse motivo, é essencial ser capaz de identificá-las.
Além disso, a detecção de anomalias tem muitas aplicações em diferentes setores, como detecção de fraudes em dados financeiros, monitoramento do desempenho de serviços online ou identificação de padrões usuais no uso de energia.
As maiores empresas do mundo empregam grandes equipes de engenheiros de aprendizado de máquina que criam modelos personalizados para alavancar dados de séries temporais para fazer previsões. Avanços recentes em IA, como modelos de base, tornaram possível que empresas menores fizessem o mesmo com menos requisitos técnicos e experiência. Os dados se tornaram o DNA dos negócios. Certifique-se de que você está alavancando o que já tem para obter a melhor vantagem.
