¡Hey, explorador de series temporales! 😃 En nuestro último artículo, desenterramos algunos de los secretos ocultos en estos datos misteriosos. Resulta que las series de tiempo son como una mina de oro tanto para empresas privadas como para el Estado.
Si aún no lees el primer artículo sobre series temporales, puedes hacer click aquí para darle una ojeada. 👀
Pero ahora, sé que te estás preguntando: “¿Joyce, cuáles son los componentes clave de estas series y para qué santos me sirven?”. Vale, quizás nunca te lo preguntaste, pero no importa, aquí estamos para responder a preguntas que ni sabías que tenías. 😉
Además, como buen lector de este humilde blog, sabes que no somos fans de las fórmulas endemoniadas ni de explicaciones en clave alienígena. Así que, sin más preámbulos, prepárate para aprender un poquito más de forma muy sencilla.
¿Descomposición de series temporales? ¿Con qué se come eso? 🤷🏽♀️
Antes de seguir adelante con la explicación de las partes que componen los datos de serie de tiempo, hay un concepto súper importante que debemos recordar: la “descomposición de series temporales“.
Por si nunca has escuchado sobre esto, imagínate que estás analizando datos económicos a lo largo del tiempo, como las ventas de una tienda.
La descomposición de series de tiempo es como usar gafas de rayos X para separar la serie original en sus componentes fundamentales.
¿Qué logras con esto? Pues, puedes entender y modelar mejor el comportamiento de las ventas en el tiempo, identificando tendencias, patrones estacionales o variaciones inusuales. No te preocupes si no entiendes esto ahora, más adelante lo explicaremos a detalle.
Dicho esto, la descomposición de series de tiempo busca aislar tres componentes principales: la tendencia general de las ventas (por ejemplo, si las ventas están aumentando o disminuyendo con el tiempo), los patrones estacionales (como picos de ventas durante las vacaciones) y las variaciones aleatorias (esos cambios inesperados que pueden afectar temporalmente las ventas).
¿Ves? Es así de sencillo. Ahora que ya sabemos qué es la descomposición, avancemos y exploremos las partes de una serie temporal.
A lo que vinimos: componentes de series temporales📈
1. Tendencia
Primero, la tendencia. Es como el jefe de la serie, muestra la dirección general y el crecimiento (o decrecimiento) a largo plazo. Puede ser lineal, tipo curva loca o incluso decidir tomarse unas vacaciones( es decir, que está ausente, no existe 😂). Identificar la tendencia es clave para entender cómo crece o disminuye la serie.
La tendencia es esa amiga que siempre te dice cómo será el futuro, pero sin la bola de cristal. Así que, si tienes una serie temporal, busca a la tendencia, y sabrás a dónde se dirige tu data.
2. Estacionalidad
Ahora, hablemos de la estacionalidad. ¿Recuerdas cuando eras pequeño y esperabas ansiosamente a Santa Claus cada año? Bueno, en las series temporales también hay patrones emocionantes que se repiten una y otra vez en intervalos fijos. Eso es la estacionalidad.
Supongamos que tienes una tienda y las ventas de productos navideños se disparan cada año en diciembre. ¡Es un patrón estacional anual! Identificar la estacionalidad te ayuda a entender esas variaciones regulares y te permite planificar con anticipación. Así, estarás listo para la temporada alta y sabrás cuándo relajarte un poco. 😊
3. Componente residual (o irregular)
Finalmente, llegamos al componente residual, también conocido como ‘el ruidito extraño e impredecible’.
Es como ese elemento misterioso en las series temporales que no encaja con la tendencia o la estacionalidad. Sé que no me preguntaste, pero personalmente identifico mucho con este. 😂
Imagina que tienes todo planeado: la tendencia y la estacionalidad están bajo control, pero siempre hay algo que escapa a tu dominio. Son variaciones aleatorias, como cuando de la nada aparecen clientes exigentes.
El componente residual es mas o menos el caos controlado en tu serie temporal. A veces, puede parecer que todas esas locuras aparecen de la nada y no sabes de dónde vienen.
Sin embargo, cuando lo analizas, te das cuenta de que esas variaciones aleatorias tienen su propósito. Son como esas sorpresas diarias que nos encontramos durante nuestra vida cotidiana.
¿Por qué es importante la descomposición de una serie de tiempo? 🤔
Al descomponer una serie de tiempo en estos componentes, abrimos la puerta a una comprensión más profunda de sus patrones subyacentes, tendencias a largo plazo y efectos estacionales.
Esta información se convierte en una herramienta poderosa para realizar predicciones precisas y análisis más sólidos de la serie temporal. ¡Es como tener un mapa del tiempo para el futuro!
La capacidad de prever cambios económicos, tomar decisiones informadas y planificar estratégicamente se convierte en una ventaja invaluable.
Ya sea para ajustar el inventario según las estaciones del año o para entender cómo evoluciona una tendencia, los insights obtenidos a partir de la descomposición de series de tiempo son un activo invaluable en el mundo de los negocios y más allá.
Así que, en el fascinante mundo de las series temporales, la descomposición de sus componentes es como un detective que desentraña los misterios ocultos en los datos y te da una visión más clara del futuro.
¿Te identificas con la niña en la foto? Descuida, todos hemos estado ahí alguna vez. 😂
Si tienes dudas o comentarios, ¡te invito a tener una conversación!