A análise exploratória de dados (AED) é uma etapa crucial no processo de análise de séries temporais

Introdução

A análise exploratória de dados (AED) é uma etapa crucial no processo de análise de séries temporais.

Ela envolve a utilização de técnicas estatísticas e gráficas para resumir as principais características dos dados, identificar padrões, detectar anomalias e formular hipóteses.
Este artigo aborda os principais métodos e ferramentas utilizados na AED para séries temporais.

Importância da Análise Exploratória de Dados

A AED é fundamental para entender a estrutura e o comportamento dos dados ao longo do tempo.

Ela ajuda a:

• Identificar tendências e padrões sazonais.
  
• Detectar outliers e anomalias.
  
• Avaliar a estacionariedade dos dados.
  
• Guiar a escolha de modelos apropriados para previsão.

Técnicas de Análise Exploratória de Dados

1. Visualização de Dados
   • Gráfico de Linha: Útil para visualizar a evolução dos dados ao longo do tempo. Permite identificar tendências e padrões sazonais.
     
   • Gráfico de Dispersão: Ajuda a visualizar a relação entre diferentes variáveis temporais.
     
   • Histograma: Mostra a distribuição dos dados em diferentes intervalos de tempo.
     
2. Estatísticas Descritivas
   • Média e Mediana: Indicadores centrais que resumem o comportamento dos dados.
     
   • Desvio Padrão e Variância: Medem a dispersão dos dados em torno da média.
     
   • Autocorrelação: Avalia a correlação dos dados com seus próprios valores em diferentes lags.
     
3. Decomposição de Séries Temporais
   • Tendência: Componente de longo prazo que mostra a direção geral dos dados.
     
   • Sazonalidade: Padrões repetitivos em intervalos regulares de tempo.
     
   • Ciclo: Flutuações de longo prazo que não seguem um padrão fixo.
     
   • Resíduo: Parte dos dados que não é explicada pelos componentes anteriores.

Ferramentas Computacionais para AED

1. Python (Bibliotecas: Pandas, Matplotlib, Statsmodels)
   
   • Pandas: Facilita a manipulação e análise de dados.
     
   • Matplotlib: Utilizada para criar gráficos e visualizações.
     
   • Statsmodels: Oferece ferramentas para análise estatística e modelagem de séries temporais.
     

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

# Carregar dados
data = pd.read_csv('dados.csv', index_col='data', parse_dates=True)

# Gráfico de linha
data.plot()
plt.show()

# Decomposição de série temporal
decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(data, model='additive')
decomposition.plot()
plt.show()

R (Pacotes: ggplot2, forecast, tseries)

• ggplot2: Pacote poderoso para visualização de dados.
  
• forecast: Ferramentas para previsão e modelagem de séries temporais.
  
• tseries: Funções para análise de séries temporais.
  
• Exemplo de Código:

library(ggplot2)
library(forecast)
library(tseries)

# Carregar dados
data <- read.csv('dados.csv')
data_ts <- ts(data$valor, start=c(2020,1), frequency=12)

# Gráfico de linha
autoplot(data_ts)

# Decomposição de série temporal
decomposed <- decompose(data_ts)
plot(decomposed)