A Análise de Séries Temporais é um campo da Estatística e Ciência de Dados que se concentra no estudo de dados coletados ou registrados ao longo do tempo. O objetivo principal é identificar padrões, tendências, sazonalidades, ciclos e irregularidades nos dados para compreender o comportamento passado e prever valores futuros.

As séries temporais têm uma característica importante: A dependência temporal, ou seja, os valores em momentos específicos são influenciados pelos valores passados. Exemplos comuns incluem preços de ações, vendas diárias, temperaturas e níveis de tráfego.

Técnicas comuns de análise de séries temporais incluem:

  • Decomposição em componentes (tendência, sazonalidade e ruído).
  • Modelos como ARIMA, SARIMA, ETS e modelos baseados em aprendizado de máquina.
  • Análise de autocorrelação para identificar padrões repetitivos.
  • Uso de IA para detectar padrões passados e prever o futuro.

Essa análise é amplamente utilizada em previsão (forecasting), detecção de anomalias e modelagem de fenômenos temporais em diversas áreas, como economia, saúde, climatologia e engenharia.

Aqui estão 5 Bibliotecas Python Para Análise de Séries Temporais:

1. Darts

Darts é uma biblioteca poderosa para modelagem e previsão de séries temporais, oferecendo uma interface unificada para diferentes modelos, como ARIMA, Prophet, RNNs e Transformers. Suporta múltiplas séries, facilita comparações entre modelos e integra métricas de avaliação, além de permitir previsões probabilísticas e multivariadas.

2. Prophet

Desenvolvida pelo Facebook (Meta), Prophet é uma biblioteca para prever séries temporais com componentes sazonais fortes e dados faltantes. É conhecida pela facilidade de uso, flexibilidade para incorporar feriados e sazonalidades personalizadas e bom desempenho em séries temporais univariadas.

3. Sktime

Sktime é uma biblioteca de código aberto focada em séries temporais para tarefas como classificação, previsão e clustering. Ela oferece uma API unificada para manipulação de séries temporais e suporte para modelos de aprendizado de máquina tradicionais e modernos, facilitando experimentação e benchmarking.

4. Gluon-TS

Gluon-TS, desenvolvida pela Amazon, é uma biblioteca voltada para previsões baseadas em aprendizado profundo. Ela fornece modelos predefinidos, como DeepAR e N-BEATS, além de ferramentas para criar modelos customizados, sendo ideal para séries temporais multivariadas e complexas.

5. Nixtla

Nixtla é uma biblioteca moderna e eficiente voltada para otimização de previsões de séries temporais. Baseada em aprendizado de máquina e aprendizado profundo, oferece ferramentas para modelos como AutoML e Hierarchical Forecasting, priorizando velocidade e precisão em aplicações empresariais e acadêmicas.

Essas bibliotecas atendem a diferentes níveis de complexidade e necessidades, desde previsões simples até modelagens sofisticadas baseadas em Inteligência Artificial.

A análise de séries temporais é estudada na prática em diversos cursos da Data Science Academy:

Cursos, Formações e Programas de Pós-Graduação

Equipe DSA