Séries Temporais
Prever o comportamento de vendas nos próximos meses. Esta é uma aplicação de Séries Temporais. Em essência, a técnica se baseia em uma coluna de data e uma métrica, para analisar três fatores:
Sazonalidade: picos em determinados momentos cíclicos (ex.: Natal).
Tendência: analisa a velocidade de crescimento, declínio ou estagnação.
Amplitude: se há altas e baixas ao longo do tempo, mede se as distâncias entre picos e vales se intensificaram ou não.
O Gaio pode projetar os próximos meses ou dias. O Gaio utiliza o algoritmo do Facebook, Prophet, para realizar os cálculos. Diversas técnicas e parametrizações são aplicadas aos dados, gerando várias projeções e seus erros são calculados. O modelo com menor erro é escolhido e as projeções são salvas em uma tabela no Gaio.
Como configurar a tarefa Séries Temporais
1. Abrir a Tarefa Séries Temporais
No Studio, vá até o painel de Tasks.
Na seção Analytics, selecione Séries Temporais.
2. Preencher os Campos Obrigatórios
Rótulo: (opcional) Nome para identificar esta etapa no seu fluxo.
Tabela resultado: Nome da tabela de saída que armazenará os resultados da previsão (ex.:
forecast_times_series).Tabela de origem: Preenchido automaticamente com a tabela selecionada (ex.:
times_series).Tabela de métricas: tabela auxiliar de referência de métricas.
Data: Coluna que representa a data ou tempo.
Medida: Coluna que contém os valores a serem previstos (ex.: vendas, receita).
Frequência: Frequência temporal dos dados (dia, mês).
Periodos: Número de períodos futuros a prever.
Classificação (opcional): Habilita previsões separadas para cada grupo (ex.: por produto, região, cliente).
3. Entendendo a Tabela de Output
Entendendo a Tabela de Output
categoria
A categoria para previsões baseadas em grupos. Se a classificação não for utilizada, será apresentado nd (não definido).
dt
Data do registo (histórico ou previsto)
real
Valor histórico da série temporal, se disponível
tipo
Tipo de valor: real (observado) ou previsão (previsto)
previsto
Esta coluna contém valores para todas as linhas, históricos e previsões. Isso ocorre porque o modelo faz projeções para todo o passado, onde pode calcular o quão distantes da realidade as projeções estão.
inferior
Limite inferior do intervalo de confiança
superior
Limite superior do intervalo de confiança
4. Visualização
Geralmente é desejável apresentar a série e sua projeção graficamente. Na tarefa Relatório, existe um gráfico exclusivo para Séries Temporais. Para criar um gráfico quando apenas uma série foi projetada (sem uma coluna em Classification), vá em Relatório, arraste todos os campos exceto a categoria e ordene em ordem crescente pela coluna dt, a data. Em seguida escolha o gráfico Previsão. O resultado deve ser algo semelhante ao gráfico abaixo. As bolas azuis são os resultados históricos reais. A linha verde é o modelo, que é aplicado ao passado e ao futuro, gerando projeções.
Boas Prátcas
Garanta séries temporais limpas: A coluna de data deve ser contínua e consistente (sem datas faltantes ou duplicadas).
Use classificações para prever múltiplas categorias de forma independente (ex.: um modelo por loja).
Visualize os resultados em gráficos (linha, área) para comparar facilmente dados históricos com previsões.
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