Series Temporales
Predecir el comportamiento de ventas en los próximos meses. Esta es una aplicación de Series Temporales. En esencia, la técnica se basa en una columna de fecha y una métrica para analizar tres factores:
Estacionalidad: picos en determinados momentos cíclicos (ej.: Navidad). Tendencia: analiza la velocidad de crecimiento, caída o estancamiento. Amplitud: si existen subidas y bajadas a lo largo del tiempo, mide si la distancia entre picos y valles se ha intensificado o no.
Gaio puede proyectar los próximos meses o días. Gaio utiliza el algoritmo de Facebook, Prophet, para realizar los cálculos.
Se aplican diversas técnicas y parametrizaciones a los datos, generando varias proyecciones y calculando sus errores. El modelo con menor error es seleccionado y las proyecciones se guardan en una tabla en Gaio.
Cómo configurar la tarea Forecast
1. Abrir la tarea Forecast
En el Studio, ve al panel Tareas. En la sección Analytics, selecciona Forecast.
2. Completar los campos requeridos
Etiqueta de la tarea: (opcional) Nombre para identificar este paso en tu flujo.
Tabla de resultado: Nombre de la tabla de salida que almacenará los resultados de la proyección (ej.:
forecast_times_series).Tabla origen: Se completa automáticamente con la tabla seleccionada (ej.:
times_series).Tabla de métricas: Tabla auxiliar de referencia de métricas.
Fecha: Columna que representa la fecha o el tiempo.
Medida: Columna que contiene los valores a predecir (ej.: ventas, ingresos).
Frecuencia: Frecuencia temporal de los datos (día, mes).
Períodos: Número de períodos futuros a proyectar.
Clasificación (opcional): Permite realizar proyecciones separadas para cada grupo (ej.: por producto, región, cliente).
3. Comprender la tabla de salida
Una vez ejecutada la tarea, la tabla generada incluirá las columnas correspondientes a los valores históricos y a las proyecciones generadas por el modelo.
category
La categoría para proyecciones basadas en grupos. Si no se utiliza clasificación, mostrará nd (no definido).
dt
Fecha del registro (histórico o proyectado).
real
Valor histórico de la serie temporal, si está disponible.
type
Tipo de valor: real (observado) o forecast (predicho).
forecast
Esta columna contiene valores para todas las filas, tanto históricas como proyectadas. Esto se debe a que el modelo realiza proyecciones para todo el pasado, donde puede calcular qué tan alejadas de la realidad están las proyecciones.
lower
Límite inferior del intervalo de confianza.
upper
Límite superior del intervalo de confianza.
4. Visualization
Generalmente se desea presentar la serie y su proyección de forma gráfica. En la tarea Report, existe un gráfico exclusivo para Series Temporales.
Para crear un gráfico cuando solo se proyectó una serie (sin una columna en Clasificación), ve a Report, arrastra todos los campos excepto la categoría y ordénalos en orden ascendente por la columna dt, que representa la fecha. Luego selecciona el gráfico de tipo Forecast.
El resultado debería ser similar al siguiente: Los puntos azules representan los resultados históricos reales. La línea verde representa el modelo, aplicado tanto al pasado como al futuro, generando las proyecciones.
Buenas prácticas
Asegurar una serie temporal limpia: La columna de fecha debe ser continua y consistente (sin fechas faltantes o duplicadas).
Utilizar clasificaciones para proyectar múltiples categorías de forma independiente (ej.: un modelo por tienda).
Visualizar los resultados en gráficos (línea, área) para comparar fácilmente los datos históricos con las predicciones.
Última actualización