Análise de série temporal

Uma série temporal é uma sequência de valores de dados medidos em momentos sucessivos, embora não necessariamente regulares. A biblioteca de séries temporais permite executar várias operações chave em dados de séries temporais, incluindo segmentação, previsão, junções, transformações e redutores.

A biblioteca suporta vários tipos de séries temporais, incluindo numérico, categórico e matrizes. Exemplos de dados da série temporal incluem:

• Valores de cotas e volumes de negociação
• Dados de clickstream
• Dados de eletrocardiograma (ECG)
• Dados de temperatura ou sismográficos
• Medições de desempenho de rede
• Logs de rede
• Uso de eletricidade conforme registrado por um medidor inteligente e relatado por meio de um feed de dados da Internet of Things

Uma entrada em uma série temporal é chamada de observação. Cada observação compreende uma marcação de tempo, um número inteiro de 64 bits que indica quando a observação foi feita e os dados que foram registrados para essa observação. Os dados registrados podem ser numéricos, por exemplo, uma temperatura ou o valor de uma cota, ou categórico, por exemplo, uma área geográfica. Uma série temporal pode ser, mas não deve estar necessariamente, associada a um sistema de referência de tempo (TRS), que define a granularidade de cada marcação de tempo e o horário de início.

A biblioteca da série temporal é Python apenas.