A todas las empresas les gustaría entender con detalle cómo se comportan sus datos a lo largo del tiempo, pero pocas son las que hacen un buen análisis de series temporales. Hay varias técnicas de análisis y modelado de series temporales, pero aquí solo queremos dar unos conceptos básicos para que las entendáis, y dejad el análisis para nosotros, que es nuestro trabajo.
El análisis de series temporales se centra en datos recogidos de forma periódica –cada hora, cada día, cada mes— e intenta entender cómo estos datos varían a lo largo del tiempo, si es un comportamiento aleatorio o si, por el contrario, hay cierto patrón en su variación. Lo que define el análisis de series temporales es la periodicidad, no la escala, que dependerá de lo que estemos analizando, y hasta de nuestra capacidad de actuación: poco aporta analizar la demanda diaria de un producto si solo reponemos desde el almacén una vez por semana; pero podemos necesitar analizar la afluencia de clientes a un local cada hora para ajustar mejor los turnos de trabajo del personal flexible. Y aunque sus usos pueden ser muchos, lo más normal es que se use en análisis predictivo, o para analizar relaciones causa efecto de eventos anclados en el tiempo.
Podemos decir que en una serie temporal se combinarán la estacionalidad, que es el patrón de fondo repetitivo que observamos en nuestros datos, fluctuaciones irregulares, que son aquellas que no son sistemáticas ni estacionales, y por tanto poco predecibles, y la tendencia subyacente, que es lo que quedará si eliminamos la estacionalidad y los irregulares, y nos mostrará la evolución real a largo plazo de nuestros datos. En muchos casos, cuando comparamos datos mensuales, las fluctuaciones por el distinto número de días laborables en un mes y el mismo mes del periodo siguiente las incorporamos a las fluctuaciones irregulares, pero otras veces las identificamos de forma explícita.
La figura anterior muestra los datos de ventas mensuales de una empresa durante 10 años seguidos, y su descomposición multiplicativa en estacionalidad, efecto días, tendencia base, y fluctuaciones irregulares, con algún que otro hipo, que puede deberse a una campaña puntual, o a una huelga (hay que cruzar los picos con eventos conocidos para buscar culpables).
Analizando la distribución de eventos en el calendario, y dadas las fechas en las que estamos, todos los datos apuntan al que el 25 es Navidad. Desde Melioth les deseamos que tengan una Feliz Navidad, y lo mejor para 2023.
