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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Desafío 2 | Modelos No Estacionarios
Análisis de Series Temporales
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Contenido del Curso

Análisis de Series Temporales

Análisis de Series Temporales

1. Serie Temporal: Comencemos
IntroducciónEjemplos PrácticosTipos de ModeloImplementación en PythonVisualización
2. Procesamiento de Series Temporales
Lectura y Visualización de DatosEstacionariedadAutocorrelaciónDescomposición
3. Visualización de Series Temporales
Serie Temporal SimplePersonaliza Tu ParcelaReto
4. Modelos Estacionarios
Ejemplos de Series de Tiempo EstacionariasMedia Móvil SimpleAuto-regresiónModelo Autorregresivo Integrado de Media MóvilDesafío
5. Modelos No Estacionarios
Ejemplos de Series de Tiempo No EstacionariasConvertir Datos No Estacionarios a EstacionariosDesafio 1Desafío 2
6. Resuelve Problemas Reales
Pronóstico del TiempoPronóstico de Demanda de la TiendaMercados FinancierosPredice la Aparición de Clientes RepetitivosMedicina: Pronóstico de EEG

Desafío 2

Tarea

Se enfrenta a una tarea similar a la anterior: convertir los datos en estacionarios. Eliminará la estacionalidad en el conjunto de datos Seasonality Time Series.csv utilizando el método de la diferencia. Rastree una cierta cantidad de tiempo durante el cual se repite el patrón temporal y utilice el método de la diferencia:

    1. Lea el conjunto de datos.
  2. Analice cuánto tiempo se repiten los patrones (visualice las columnas "Var" y "Date" del DataFrame df en este orden).
  3. Utilice el número resultante (es 8) para el método de diferencia. 4. Realice la diferenciación para la columna "Var". Guardar el resultado obtenido dentro de la variable df_diff.
    1. Visualice los datos transformados.

Tarea

Se enfrenta a una tarea similar a la anterior: convertir los datos en estacionarios. Eliminará la estacionalidad en el conjunto de datos Seasonality Time Series.csv utilizando el método de la diferencia. Rastree una cierta cantidad de tiempo durante el cual se repite el patrón temporal y utilice el método de la diferencia:

    1. Lea el conjunto de datos.
  2. Analice cuánto tiempo se repiten los patrones (visualice las columnas "Var" y "Date" del DataFrame df en este orden).
  3. Utilice el número resultante (es 8) para el método de diferencia. 4. Realice la diferenciación para la columna "Var". Guardar el resultado obtenido dentro de la variable df_diff.
    1. Visualice los datos transformados.
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones

¿Todo estuvo claro?

Sección 5. Capítulo 4
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Desafío 2

Tarea

Se enfrenta a una tarea similar a la anterior: convertir los datos en estacionarios. Eliminará la estacionalidad en el conjunto de datos Seasonality Time Series.csv utilizando el método de la diferencia. Rastree una cierta cantidad de tiempo durante el cual se repite el patrón temporal y utilice el método de la diferencia:

    1. Lea el conjunto de datos.
  2. Analice cuánto tiempo se repiten los patrones (visualice las columnas "Var" y "Date" del DataFrame df en este orden).
  3. Utilice el número resultante (es 8) para el método de diferencia. 4. Realice la diferenciación para la columna "Var". Guardar el resultado obtenido dentro de la variable df_diff.
    1. Visualice los datos transformados.

Tarea

Se enfrenta a una tarea similar a la anterior: convertir los datos en estacionarios. Eliminará la estacionalidad en el conjunto de datos Seasonality Time Series.csv utilizando el método de la diferencia. Rastree una cierta cantidad de tiempo durante el cual se repite el patrón temporal y utilice el método de la diferencia:

    1. Lea el conjunto de datos.
  2. Analice cuánto tiempo se repiten los patrones (visualice las columnas "Var" y "Date" del DataFrame df en este orden).
  3. Utilice el número resultante (es 8) para el método de diferencia. 4. Realice la diferenciación para la columna "Var". Guardar el resultado obtenido dentro de la variable df_diff.
    1. Visualice los datos transformados.
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Desafío 2

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    1. Lea el conjunto de datos.
  2. Analice cuánto tiempo se repiten los patrones (visualice las columnas "Var" y "Date" del DataFrame df en este orden).
  3. Utilice el número resultante (es 8) para el método de diferencia. 4. Realice la diferenciación para la columna "Var". Guardar el resultado obtenido dentro de la variable df_diff.
    1. Visualice los datos transformados.

Tarea

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    1. Lea el conjunto de datos.
  2. Analice cuánto tiempo se repiten los patrones (visualice las columnas "Var" y "Date" del DataFrame df en este orden).
  3. Utilice el número resultante (es 8) para el método de diferencia. 4. Realice la diferenciación para la columna "Var". Guardar el resultado obtenido dentro de la variable df_diff.
    1. Visualice los datos transformados.
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  2. Analice cuánto tiempo se repiten los patrones (visualice las columnas "Var" y "Date" del DataFrame df en este orden).
  3. Utilice el número resultante (es 8) para el método de diferencia. 4. Realice la diferenciación para la columna "Var". Guardar el resultado obtenido dentro de la variable df_diff.
    1. Visualice los datos transformados.
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