A previsão de séries temporais é um poderoso método de aprendizado de máquina que aproveita dados históricos com registro de data e hora para prever eventos futuros e ajudar a reduzir a incerteza das condições de negócios — por exemplo, para prever com precisão vendas, níveis de estoque e até mesmo dados de fabricação.
Muitos dos dados que sua empresa possui já possuem carimbo de data/hora. Provavelmente está em planilhas do Excel, repletas de potencial. Aqui estão cinco maneiras de usar esses dados para previsão de séries temporais.
Transforme planilhas Excel em conhecimento futuro sobre o seu negócio
Você coleta informações sobre sua empresa há anos, todas armazenadas em uma planilha do Excel. Esses dados contam a história de onde sua empresa está, mas você também pode usá-los para prever o que acontecerá, como será a demanda, o custo dos materiais ou como os tempos de envio podem mudar. A previsão de séries temporais utiliza dados com registro de data e hora – sejam datas, anos, horas, minutos ou segundos – para analisar padrões temporais passados e fazer previsões sobre o futuro relevantes para o seu negócio. Se você está apenas começando com a previsão de séries temporais, novos modelos básicos prontos para uso permitem que você comece imediatamente. Os modelos básicos já são pré-treinados em grandes conjuntos de dados, portanto, durante a inferência, você pode inserir seus dados diretamente e ver previsões rapidamente sem treinamento adicional. As opções para esses modelos básicos incluem Nixtla TimeGPT-1, Amazon Chronos, Google TimesFM, Salesforce Moirai, Lag-Llama e MOMENT. TimeGPT possui um plug-in Excel que permite fazer previsões a partir do Excel.
