Um resumo do setor
O que é previsão de dados
A Sightline tem experiência em coletar, reter e analisar dados de séries temporais para implementar a previsão de dados.
O que são "dados de série temporal"?
Os dados de séries temporais são uma coleção de quantidades reunidas em intervalos regulares de tempo e ordenadas cronologicamente. As características estatísticas dos dados de séries temporais frequentemente violam as suposições dos métodos estatísticos convencionais. Por esse motivo, a análise de dados de séries temporais requer um conjunto exclusivo de ferramentas e métodos, conhecidos coletivamente como análise de séries temporais.
A previsão é uma das maneiras de analisar séries temporais para descobrir tendências futuras dos dados de entrada fornecidos.
Há duas classes de técnicas populares de previsão de dados
Séries temporais univariadas: Apenas uma variável está variando ao longo do tempo. Por exemplo, dados coletados de um sensor que mede a velocidade de um motor a cada segundo. Portanto, a cada segundo, você terá apenas um valor unidimensional, que é a velocidade.
Séries temporais multivariadas: Várias variáveis estão variando ao longo do tempo. Por exemplo, um acelerômetro tri-axial. Há três acelerações, uma para cada eixo (x,y,z) e elas variam simultaneamente ao longo do tempo.
Há vários métodos ou fórmulas de previsão disponíveis em cada técnica. GARCH, SARIMA etc. são exemplos de técnicas univariadas. VAR, VECM etc. são exemplos de técnicas multivariadas.
Como escolher o modelo adequado de previsão de dados
Além das técnicas univariadas versus multivariadas, a estrutura (ou) o comportamento dos dados é o que influencia a escolha do "modelo" ou da "fórmula de previsão" adequados. Alguns aspectos que afetam o comportamento dos dados são: sazonalidade, tendência (linear ou não linear) etc., nos dados.
Por exemplo, ao usar dados univariados, o SARIMA com parâmetros apropriados pode ser um bom modelo a ser usado ao lidar com dados de séries temporais com sazonalidade. Se não houver sazonalidade nos dados, o ARIMA pode ser uma boa abordagem.
SARIMA: Refere-se ao ARIMA sazonal, que serve basicamente para séries com componente de sazonalidade neles que não foram tratados de forma alguma. Aqui precisamos fornecer 7 parâmetros onde 3 para ARIMA (AR, I, MA) e 3 para ARIMA sazonal (Season AR, Season I, Season MA) e um para a duração da sazonalidade (12 meses, 6 meses, de acordo com os dados)
ARIMA: É AutoRegressão Média móvel integrada. Aqui, o termo integrado se refere à diferenciação, ou seja, por exemplo, ao calcular o 5º termo com ordem 3, ele seria o 4º + (4º-3º)+(3º-2º) termos.
Os recursos analíticos do Sightline EDM processam a previsão de dados de séries temporais para ajudar os clientes a identificar tendências futuras dos dados de suas máquinas usando as técnicas descritas acima. A vantagem do Sightline EDM é que ele analisa automaticamente os dados para identificar a sazonalidade/estacionariedade dos dados e aplica métodos de previsão apropriados para identificar tendências futuras.
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Brandon Witte é o CEO da Sightline Systems, líder global em software de análise e monitoramento de desempenho em tempo real. Com quase duas décadas no comando da Sightline, Brandon impulsionou a inovação em todos os setores, expandindo recentemente para a aquicultura com o lançamento do AQUA Sightline.
Executivo experiente, com bacharelado em Ciências Gerenciais pela Pamplin College of Business da Virginia Tech, a carreira de Brandon abrange conhecimentos em software empresarial, estratégia de TI e serviços profissionais.
Sob a liderança de Brandon, a Sightline estabeleceu uma reputação de fornecer percepções acionáveis por meio de análises avançadas, capacitando as empresas a otimizar as operações para obter maiores margens de lucro e operações diárias mais bem-sucedidas.