Normalização Dúvida | Data Science: análise de series temporais

Olá, me expliquem uma dúvida sobre parte da Normalização, por favor? Li outras publicações de usuários questionando mas continua confusa a parte sobre a normalização dos dados. Se em vez de dividirmos as vendas pelos totais de finais de semana de cada mês, dividirmos pelos totais de dias úteis de cada mês (afinal os dias úteis variam de mês pra mês, assim como os totais de finais de semana pra cada mês), estaríamos fazendo uma normalização adequada? Senão, por que estaria inadequado?

Caso a gente divida pelo total de dias úteis, o gráfico que teremos não é limpo e suave como o que obtivemos com a divisão por finais de semana - mas por quê não usá-lo? A explicação dada pela Alura pra usar na lógica a venda por totais de finais de semana foi que de mês pra mês esse total varia. Mas o total de dias úteis também varia, e por esse motivo poderia ser usado; porém o gráfico de normalização é diferente em ambos os casos. Então qual é real necessidade de usar um ou outro?

Oi Marcelo,

Vi a aula que você marcou e se entendi direito você está com duvida em relação ao teste de hipoteses.

Vamos lá, primeiramente, seu raciocínio não esta errado no fundamento, contudo o cientista de dados usa os dados para criar hipoteses e validar elas.

Então se a hipótese for, por exemplo, confirmar que as vendas aumentam dependendo no número de finais de semanas no mês, não faz sentido usar os dias da semanas no gráfico. Contudo se sua intenção for verificar se as vendas aumentam dependendo do número de dias uteis no mês, então usar a sua métrica temporal é que esta certa.

Lembresse que o objetivo da ciência de dados é reconhecer padrões nos dados, criar hipoteses e validar elas com os dados disponíveis. Pode haver ocasiões em que você chegue em conclusões certas por dados errado e vice-versa, por isso é importante conhecer as diversas técnicas estatísticas e a aplicabilidade delas. Existem muitas porque cada uma se adequa melhor a uma situação.