Solucionado (ver solução)
Solucionado
(ver solução)
2
respostas

Obter previsão de uma série temporal

Ficou claro o conteúdo do curso e como utilizarmos as técnicas para fazer previsões com base em um modelo com 1 ou mais variáreis explicativas. No entanto, gostaria de saber como fazer uma previsão quando temos, por exemplo, uma lista de valores de vendas mensais ao longo de 3 anos, e então estimar, pelo comportamento, o próximo ano? (ou seja, sem as variáveis explicativas) É possível realizar essa previsão com o conteúdo que aprendi nesse curso? Entendo que para tal, itens como considerar a tendência, sazonalidade, erro e etc devem ser levados em conta com base na serie temporal, ou isso já acontece "por trás" nas funções aprendidas?

2 respostas

Oi Marcelo,

Com o que aprendeu no curso você consegue fazer previsões lineares. Por exemplo, se você fez o ajuste fit com dados de 2010 até 2019 e quiser fazer a previsão para 2020. Basta fazer algo como

valor_previsto = modelo.predict(2020)

Mas as variáveis explicativas você sempre precisa saber. Nesse caso eu sabia que queria 2020. Se tiver um problema onde queira estimar as vendas de sorvete em 2020 para a temperatura de 30 °C eu preciso conhecer o 2020 e o 30°C

Como só vai conseguir prever retas precisa remover qualquer sazonalidade antes ou usar um método que não seja regressão linear. Nesse curso eu abordo outros métodos e acredito que seja do seu interesse:

https://cursos.alura.com.br/course/data-science-time-series

solução!

Obrigado! Vou colocar o curso na minha lista!