Pronósticos de Series Temporales

El tiempo es la esencia fundamental de nuestras vidas, ya que todo sucede dentro del tiempo. En el mundo empresarial, el pronóstico de series temporales es una tarea crucial que ayuda a las empresas a tomar decisiones importantes. Pronosticar es una tarea desafiante debido a los patrones complejos y las incertidumbres.

Tendencia:

• El movimiento o direccionalidad a largo plazo, que muestra si está aumentando, disminuyendo o permaneciendo relativamente constante a lo largo del tiempo.

Estacionalidad:

• Patrones regulares que ocurren en intervalos consistentes dentro de la serie temporal, a menudo vinculados a períodos del calendario como días, semanas, meses o estaciones.

Variación Cíclica:

• Movimientos repetidos hacia arriba y hacia abajo que no tienen una frecuencia fija como la estacionalidad, a menudo asociados con ciclos económicos u otras fluctuaciones no estacionales.

Irregularidad/Randomness:

• Fluctuaciones impredecibles o ruido en los datos que no siguen una tendencia, estacionalidad o ciclo específicos. Estas irregularidades pueden ser causadas por eventos aleatorios o factores imprevistos.

Existen varios tipos de problemas de series temporales, como pronósticos de demanda, pronósticos financieros, pronósticos en salud, predicción de tráfico y predicción de acciones humanas. Cada problema tiene su espacio de solución único, y SmartOpt® no se basa en herramientas fijas para abordar estos problemas diversos. Seguimos pasos esenciales al desarrollar una solución de pronóstico:

• Definir el problema.
• Realizar un Análisis Exploratorio de Datos.
• Llevar a cabo una revisión de la literatura para encontrar los métodos de vanguardia que mejor se adapten al problema.
• Utilizar estos métodos como referencias y esforzarse por mejorarlos.
• Evaluar los modelos utilizando varias métricas (MAE, RMSE, MAPE, sMAPE, MAE Relativo) con amplias pruebas retrospectivas.
• Implementar pruebas en vivo y refinar los modelos para su mejora.

La diversidad de los campos en los que trabajamos se acumula en un conjunto de modelos, lo que nos permite especializarnos en series temporales. Aprovechando varios métodos como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la modelación estadística/matemática, garantizamos el enfoque más adecuado para el problema. Seleccionamos los modelos más efectivos con mecanismos robustos de pruebas retrospectivas, esforzándonos por lograr pronósticos altamente exitosos en la medida de lo posible. Dedicamos un tiempo considerable a cada proyecto, lo que nos distingue de otras empresas...