Introducción

Las series temporales son los datos con los que más se trabaja. Su principal diferencia con cualquier otro tipo de datos es su dependencia del tiempo. El periodo de cambio de los datos puede ser cualquiera: segundos, minutos, días, etc.

Qué aspecto tiene un conjunto de datos común con series temporales:

Como puede ver, la principal diferencia entre un conjunto de datos de este tipo y otros es la presencia de una columna datetime responsable del indicador de tiempo. En el ejemplo, se escribió una muestra en el conjunto de datos exactamente cada hora.

Las series temporales tienen muchos indicadores que debemos analizar: estacionalidad, ciclicidad, tendencias, estacionariedad, etc.

A partir de estos indicadores, podemos modelizar el comportamiento de las series temporales y predecir su evolución.

En las siguientes secciones, se familiarizará con los algoritmos de tratamiento de series temporales y modelos estadísticos como: modelo autorregresivo, media móvil, etc.