Farei análise de séries temporais, previsões e modelagem

Especialização em Análise de Séries Temporais

A análise de séries temporais envolve examinar uma sequência de pontos de dados ao longo do tempo para descobrir padrões, tendências e sazonalidade. Essa abordagem preditiva é aplicada em áreas como finanças, mercados de ações, saúde, economia e mais. Para conjuntos de dados complexos com múltiplas variáveis, também existem métodos de séries temporais multivariadas.

Capacidades Oferecidas

Modelos de Referência

• Análise de Tendência: Detectar movimentos de alta/baixa.
• Decomposição Sazonal: Identificar e isolar a sazonalidade.
• Autocorrelação: Compreender relações entre defasagens.
• Modelos ARIMA/SARIMA: Previsão de séries temporais com sazonalidade e tendências.
• Técnicas de Suavização: Reduzir ruído para padrões mais claros.

Modelos Avançados

• Modelos Neurais: NBeats, DeepAR, Transformer, RNN, LSTM
• Modelos Estatísticos: Facebook Prophet, Smoothing Exponencial, Kalman Forecaster
• Modelos Híbridos: BATS, TBATS, FFT, LightGBM, XGB, NHITS, NLinear

Métricas de Avaliação

• Erro Médio Absoluto (MAE)
• Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE)
• Erro Quadrático Médio (MSE)
• Erro Médio Absoluto Escalado (sMAE)

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