A análise de séries temporais é uma técnica estatística que lida com dados coletados em intervalos de tempo regulares, como temperatura, visitas a um site ou registros de dados de mercado. Neeraj Kheria, do Edurica Masterclass, apresenta uma visão geral da análise de séries temporais e sua aplicação em mudanças climáticas.
O que são dados de séries temporais?
Dados de séries temporais são uma coleção de observações obtidas por meio de medições repetidas ao longo do tempo. Por exemplo, registros de temperatura, visitas a um site por mês ou dados de mercado. A análise de séries temporais tem várias aplicações, incluindo serviços financeiros, análise do clima, análise de redes e análise de saúde.
Importância da análise de séries temporais
A análise de séries temporais é fundamental para entender padrões e tendências em dados coletados ao longo do tempo. No entanto, essa análise pode ser desafiadora devido à falta de independência entre as observações e à presença de padrões de tendência e sazonalidade nos dados.
Ferramentas e ambiente
Para realizar a análise de séries temporais, são necessários ferramentas como o Python, bibliotecas como pandas, daytime, matplotlib, numpy, statsmodel e seaborn. Além disso, é possível utilizar instâncias baseadas em GPU para aplicações que exigem alto desempenho.
Análise de dados de temperatura
No exemplo apresentado, o palestrante utiliza um arquivo CSV chamado “Global Land Temperature by State.csv” para analisar os dados de temperatura em diferentes países. Ele utiliza o Google Colab para carregar e ler o arquivo, utilizando bibliotecas como pandas para manipular e visualizar os dados.
Visualização de dados
O palestrante demonstra como visualizar os dados de temperatura ao longo do tempo, utilizando plots para mostrar as mudanças de temperatura em diferentes países. Ele também utiliza técnicas de resampling e cálculo de média móvel para analisar as tendências nos dados.
Em resumo, a análise de séries temporais é uma ferramenta poderosa para entender padrões e tendências em dados coletados ao longo do tempo. Com as ferramentas certas e uma boa compreensão dos conceitos, é possível extrair valiosos insights de dados de séries temporais.