Conteúdo do Curso

Análise de Séries Temporais

1. Séries Temporais: Vamos Começar

Introdução Exemplos Práticos Tipos de Modelo Implementação em Python Visualização

2. Processamento de Séries Temporais

Lendo e Visualizando Dados Estacionaridade Autocorrelação Decomposição

3. Visualização de Séries Temporais

Séries Temporais Simples Personalize Seu Gráfico Desafio

4. Modelos Estacionários

Exemplos de Séries Temporais Estacionárias Média Móvel Simples Autoregressão Modelo Autoregressivo Integrado de Médias Móveis Desafio

5. Modelos Não Estacionários

Exemplos de Séries Temporais Não Estacionárias Converter Dados Não Estacionários em Estacionários Desafio 1 Desafio 2

6. Resolver Problemas Reais

Previsão do Tempo Previsão de Demanda da Loja Mercados Financeiros Prever o Surgimento de Clientes Recorrentes Medicina: Previsão de EEG

Média Móvel Simples

Matematicamente, o modelo da média móvel simples é representado da seguinte forma:

Nesta equação, a previsão por Média Móvel Simples (SMA) consiste em variáveis, onde k representa o tamanho da janela (quantos valores passados serão considerados para calcular o próximo valor) e p é o valor considerado.

Como funciona esse modelo? Na verdade, a média móvel simples, a cada momento de previsão, calcula a média de diversos valores passados - o número resultante é a próxima previsão. Você pode imaginar um gráfico no qual uma janela de tamanho n se desloca (podendo considerar 2 valores, 3 valores, etc.). Quanto menor a janela, mais suavizadas são as previsões. Vamos demonstrar isso a seguir:

Na primeira imagem, o tamanho da janela para o qual o valor médio é calculado é 8, enquanto no segundo gráfico, n = 3. Quanto menor a janela, menos picos ela poderá capturar.

Python permite que você implemente esse modelo assim:

rolling() - uma função usada para calcular a média móvel.

A média móvel simples é um dos modelos mais simples, por isso basta utilizar a biblioteca pandas para implementá-la.

Tarefa

Faça previsões para o conjunto de dados pr_air_quality.csv com tamanho de janela 5.

Converta a coluna "date.utc" para o tipo datetime.
Calcule as médias móveis utilizando janelas móveis de tamanho 5.
Compare os resultados em um gráfico: visualize os primeiros 50 valores da coluna "value" do df na primeira chamada da função .plot() e os primeiros 50 valores do pred na segunda chamada.
Exiba a legenda e o gráfico.

Tarefa

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Converta a coluna "date.utc" para o tipo datetime.
Calcule as médias móveis utilizando janelas móveis de tamanho 5.
Compare os resultados em um gráfico: visualize os primeiros 50 valores da coluna "value" do df na primeira chamada da função .plot() e os primeiros 50 valores do pred na segunda chamada.
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Seção 4. Capítulo 2

Média Móvel Simples

Matematicamente, o modelo da média móvel simples é representado da seguinte forma:

Na primeira imagem, o tamanho da janela para o qual o valor médio é calculado é 8, enquanto no segundo gráfico, n = 3. Quanto menor a janela, menos picos ela poderá capturar.

Python permite que você implemente esse modelo assim:

rolling() - uma função usada para calcular a média móvel.

A média móvel simples é um dos modelos mais simples, por isso basta utilizar a biblioteca pandas para implementá-la.

Tarefa

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Converta a coluna "date.utc" para o tipo datetime.
Calcule as médias móveis utilizando janelas móveis de tamanho 5.
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Calcule as médias móveis utilizando janelas móveis de tamanho 5.
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Média Móvel Simples

Matematicamente, o modelo da média móvel simples é representado da seguinte forma:

Na primeira imagem, o tamanho da janela para o qual o valor médio é calculado é 8, enquanto no segundo gráfico, n = 3. Quanto menor a janela, menos picos ela poderá capturar.

Python permite que você implemente esse modelo assim:

rolling() - uma função usada para calcular a média móvel.

A média móvel simples é um dos modelos mais simples, por isso basta utilizar a biblioteca pandas para implementá-la.

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Matematicamente, o modelo da média móvel simples é representado da seguinte forma:

Na primeira imagem, o tamanho da janela para o qual o valor médio é calculado é 8, enquanto no segundo gráfico, n = 3. Quanto menor a janela, menos picos ela poderá capturar.

Python permite que você implemente esse modelo assim:

rolling() - uma função usada para calcular a média móvel.

A média móvel simples é um dos modelos mais simples, por isso basta utilizar a biblioteca pandas para implementá-la.

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