Como baixar e analisar o conjunto de dados de passageiros aéreos
Se você estiver interessado em aprender a realizar análises de séries temporais em Python, uma boa maneira de começar é trabalhar com um conjunto de dados do mundo real. Neste artigo, mostraremos como baixar e analisar o conjunto de dados de passageiros aéreos, que é um conjunto de dados amplamente utilizado no campo da análise de séries temporais. O conjunto de dados contém números mensais de passageiros de companhias aéreas de 1949 a 1960 e foi usado em vários estudos para desenvolver modelos de previsão e analisar as tendências e a sazonalidade dos dados.
Introdução
O que é o conjunto de dados de passageiros aéreos e por que usá-lo?
O conjunto de dados de passageiros aéreos consiste no número de passageiros (em milhares) que viajaram de avião entre 1949 e 1960. O conjunto de dados possui 144 observações, com uma observação para cada mês no período. Os dados apresentam uma tendência ascendente, com um notável padrão de sazonalidade. Há também alguma variabilidade nos dados.
download air passengers dataset
O conjunto de dados de passageiros aéreos é um bom exemplo de série temporal, que é uma sequência de observações registradas em intervalos regulares ao longo do tempo. A análise de séries temporais é um ramo da estatística que lida com a análise e modelagem de dados dependentes do tempo. A análise de séries temporais pode ser útil para entender o comportamento e a dinâmica de um sistema, identificar padrões e tendências, prever valores futuros e testar hipóteses.
Como baixar o conjunto de dados de diferentes fontes
Existem vários repositórios online que oferecem conjuntos de dados gratuitos e abertos para projetos de ciência de dados. Alguns deles são:
: Uma plataforma para competições de ciência de dados e recursos de aprendizagem. O Kaggle hospeda muitos conjuntos de dados sobre vários tópicos, incluindo o conjunto de dados de passageiros aéreos.
: A Associação Internacional de Transporte Aéreo fornece tráfego de passageiros e dados de vendas para companhias aéreas, aeroportos e outras organizações. Os produtos de dados da IATA oferecem números granulares e confiáveis de tráfego de passageiros em todas as regiões geográficas.
: uma coleção de conjuntos de dados incluídos nos pacotes do R ou disponíveis online. R Datasets inclui o conjunto de dados de passageiros aéreos como parte do pacote de conjuntos de dados.
: um blog que aborda tópicos relacionados à ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial. O Towards Dev também fornece tutoriais e casos de uso para vários conjuntos de dados, incluindo o conjunto de dados de passageiros aéreos.
Para baixar o conjunto de dados de qualquer uma dessas fontes, você pode seguir estas etapas:
Navegue até o site onde o conjunto de dados está armazenado.
Encontre a pasta ou categoria onde o conjunto de dados está armazenado.
Selecione o conjunto de dados que você precisa.
Clique no ícone ou botão de download.
Selecione o formato apropriado (geralmente CSV) para iniciar um download imediato do conjunto de dados completo.
Como importar e visualizar o conjunto de dados em Python
Depois de baixar o conjunto de dados, você pode importá-lo para Python usando pandas, que é uma biblioteca popular para manipulação e análise de dados. O Pandas fornece várias funções para ler diferentes tipos de arquivos, como CSV, Excel, JSON, etc. Por exemplo, para ler um arquivo CSV contendo o conjunto de dados dos passageiros aéreos, você pode usar o seguinte código:
importar pandas como pd dataset = pd.read_csv("airline-passengers .csv")
Isso criará um dataframe do pandas chamado dataset, que é uma estrutura de dados tabulares que pode armazenar e manipular dados. Você pode usar o método head() para visualizar as primeiras linhas do conjunto de dados:
dataset.head()
Isso exibirá algo como isto:
Mês Passageiros --- --- 1949-01 112 1949-02 118 1949-03 132 1949-04 129 1949-05 121 Você pode ver que o conjunto de dados tem duas colunas: Mês e Passageiros. A coluna Mês contém a data no formato AAAA-MM e a coluna Passageiros contém o número de passageiros (em milhares) desse mês. Você pode usar o método info() para obter mais informações sobre o conjunto de dados, como o número de linhas, colunas, tipos de dados e valores ausentes:
dataset.info()
Isso exibirá algo como isto:
RangeIndex: 144 entradas, 0 a 143 Colunas de dados (total de 2 colunas): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Month 144 non-null object 1 Passengers 144 non-null int64 dtypes: int64(1), object(1) memory using: 2.4+ KB
Você pode ver que o conjunto de dados não possui valores ausentes e que a coluna Mês é do tipo objeto, o que significa que está armazenada como uma string. No entanto, como queremos realizar análises de séries temporais nos dados, precisamos converter a coluna Month em um objeto datetime, que é um tipo de dados especial que pode lidar com datas e horas. Para fazer isso, podemos usar a função pd.to_datetime() e atribuir o resultado de volta à coluna Mês:
dataset['Month'] = pd.to_datetime(dataset['Month'])
Agora, se verificarmos o método info() novamente, podemos ver que a coluna Month é do tipo datetime64[ns], o que significa que é um objeto datetime:
dataset.info()
Isso exibirá algo como isto:
RangeIndex: 144 entradas, 0 a 143 Colunas de dados (total de 2 colunas): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Month 144 non-null datetime64[ns] 1 Passengers 144 non-null int64 dtypes: datetime64[ns](1), int64(1) memory using: 2 0,4 KB
Em seguida, queremos definir a coluna Mês como o índice do quadro de dados, o que significa que ela será usada como rótulos de linha em vez do índice numérico padrão. Isso facilitará o acesso e a manipulação dos dados com base no tempo. Para fazer isso, podemos usar o método set_index() e passar o nome da coluna que queremos usar como índice:
conjunto de dados = conjunto de dados.set_index('Mês')
Agora, se verificarmos o método head() novamente, podemos ver que a coluna Mês não é mais uma coluna separada, mas sim o índice do dataframe:
dataset.head()
Isso exibirá algo como isto:
Passageiros --- Mês 1949-01-01 112 1949-02-01 118 1949-03-01 132 1949-04-01 129 1949-05-01 121 Por fim, queremos visualizar os dados usando matplotlib, que é uma biblioteca para criar plotagens e gráficos em Python. Matplotlib fornece várias funções para criar diferentes tipos de gráficos, como gráficos de linha, gráficos de barra, gráficos de dispersão, etc. Por exemplo, para criar um gráfico de linha da coluna Passageiros ao longo do tempo, podemos usar o seguinte código:
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(dataset['Passengers']) plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Passengers') plt.title('Airline Passenger Numbers from 1949 to 1960') plt.show()
Isso exibirá um gráfico como este:
Você pode ver que o gráfico mostra uma clara tendência ascendente e um padrão sazonal nos dados. O número de passageiros aumenta ao longo do tempo, com picos nos meses de verão e quedas nos meses de inverno. O gráfico também mostra algumas flutuações e variações nos dados, o que indica alguma aleatoriedade e ruído nos dados.
Análise de Séries Temporais do Conjunto de Dados de Passageiros Aéreos
Decompondo a série temporal em tendência, sazonalidade e resíduos
Um dos primeiros passos na análise de séries temporais é decompor a série temporal em seus componentes: tendência, sazonalidade e resíduos. A tendência é a direção de longo prazo dos dados, a sazonalidade é a variação periódica dos dados e os resíduos são as flutuações aleatórias dos dados. A decomposição da série temporal pode nos ajudar a entender os padrões subjacentes e a estrutura dos dados, bem como identificar quaisquer anomalias ou valores discrepantes.
Para decompor a série temporal, podemos usar a função sazonal_decompose() da biblioteca statsmodels, que é uma biblioteca para modelagem e análise estatística em Python. Statsmodels fornece várias ferramentas e métodos para análise de séries temporais, como suavização, filtragem, teste, modelagem e previsão.A função sazonal_decompose() usa uma série temporal como entrada e retorna um objeto que contém os componentes de tendência, sazonais e residuais da série temporal. Por exemplo, para decompor a coluna Passageiros do nosso conjunto de dados, podemos usar o seguinte código:
de statsmodels.tsa.seasonal importar sazonal_decomposição decomposição = sazonal_decompose(dataset['Passengers'], modelo='aditivo') tendência = decomposition.trend sazonal = decomposition.seasonal residual = decomposition.resid
Isso criará três novos quadros de dados: tendência, sazonal e residual, que contêm os componentes de tendência, sazonal e residual da coluna Passengers, respectivamente. O argumento do modelo especifica se a série temporal é aditiva ou multiplicativa. Uma série temporal aditiva é aquela em que os componentes são adicionados para formar a série temporal original, enquanto uma série temporal multiplicativa é aquela em que os componentes são multiplicados para formar a série temporal original. Neste caso, usamos um modelo aditivo porque parece mais adequado para nossos dados.
Para visualizar os componentes da série temporal, podemos usar o método plot() do objeto de decomposição, que criará quatro subtramas: uma para a série temporal original, uma para o componente de tendência, uma para o componente sazonal e uma para o componente residual. Por exemplo, para plotar a decomposição do nosso conjunto de dados, podemos usar o seguinte código:
decomposition.plot() plt.show()
Isso exibirá um gráfico como este:
Você pode ver que o gráfico mostra como cada componente contribui para a série temporal original. O componente de tendência mostra uma curva suave que captura o aumento de longo prazo no número de passageiros ao longo do tempo. A componente sazonal apresenta um padrão repetitivo que capta a variação mensal do número de passageiros. O componente residual mostra o ruído aleatório e as flutuações que não são explicadas pela tendência ou pelos componentes sazonais.
Testando a estacionaridade e transformando os dados
Outra etapa importante na análise de séries temporais é testar a estacionaridade, que é uma propriedade de uma série temporal que significa que ela tem uma média constante, variância e autocorrelação ao longo do tempo. A estacionariedade é importante porque muitos métodos e modelos estatísticos assumem que a série temporal é estacionária, ou pelo menos pode ser tornada estacionária aplicando algumas transformações. Uma série temporal não estacionária pode ter problemas como correlações espúrias, estimativas não confiáveis e previsões ruins.
Para testar a estacionaridade, podemos usar vários métodos, como traçar as estatísticas de rolamento, realizar o teste Dickey-Fuller ou usar o teste KPSS. Neste artigo, usaremos o teste Dickey-Fuller, que é um teste estatístico que testa a hipótese nula de que uma série temporal possui raiz unitária, ou seja, não estacionária. O teste retorna uma estatística de teste e um valor-p, que são usados para rejeitar ou não rejeitar a hipótese nula. Um valor p baixo (normalmente menor que 0,05) indica que podemos rejeitar a hipótese nula e concluir que a série temporal é estacionária. Um alto valor de p (normalmente maior que 0,05) indica que não podemos rejeitar a hipótese nula e concluir que a série temporal é não estacionária.
Para realizar o teste Dickey-Fuller em nosso conjunto de dados, podemos usar a função adfuller() da biblioteca statsmodels, que recebe uma série temporal como entrada e retorna a estatística de teste, valor-p e outras informações. Por exemplo, para realizar o teste Dickey-Fuller em nossa coluna Passageiros, podemos utilizar o seguinte código:
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller result = adfuller(dataset['Passengers']) print('Test statistic:', result[0]) print('p-value:', result[1])
Isso exibirá algo como isto:
Estatística de teste: 0,8153688792060543 valor p: 0,9918802434376411
Você pode ver que o valor p é muito alto (0,99), o que significa que não podemos rejeitar a hipótese nula e concluir que a coluna Passageiros não é estacionária.Isso significa que precisamos aplicar algumas transformações para torná-lo estacionário.
Uma transformação comum para tornar uma série temporal estacionária é a diferenciação, que consiste em subtrair o valor atual do valor anterior. A diferenciação pode ajudar a remover os componentes de tendência e sazonalidade da série temporal, deixando apenas os resíduos. Para aplicar a diferenciação ao nosso conjunto de dados, podemos usar o método diff() de pandas, que recebe um argumento n que especifica quantos períodos devem ser diferentes. Por exemplo, para aplicar a diferenciação de primeira ordem (n=1) à nossa coluna Passageiros, podemos usar o seguinte código:
dataset['Passengers_diff'] = dataset['Passengers'].diff(1)
Isso criará uma nova coluna chamada Passengers_diff, que contém as diferenças de primeira ordem da coluna Passengers. Você pode ver que o primeiro valor desta coluna é NaN, porque não há nenhum valor anterior para subtrair dela. Para remover esse valor NaN, podemos usar o método dropna() dos pandas, que remove todas as linhas que contêm valores NaN. Por exemplo, para remover o valor NaN da nossa coluna Passengers_diff, podemos usar o seguinte código:
conjunto de dados = conjunto de dados.dropna()
Agora, se verificarmos o método head() novamente, podemos ver que a coluna Passengers_diff não possui valores NaN e contém as diferenças de primeira ordem da coluna Passengers:
dataset.head()
Isso exibirá algo como isto:
Passageiros Passengers_diff --- --- Mês 1949-02-01 118 6.0 1949-03-01 132 14,0 1949-04-01 129 -3,0 1949-05-01 121 -8,0 1949-06-01 135 14,0 Para visualizar o efeito da diferenciação na série temporal, podemos plotar a coluna Passengers_diff ao longo do tempo usando matplotlib, como fizemos antes para a coluna Passengers. Por exemplo, para plotar a coluna Passengers_diff ao longo do tempo, podemos usar o seguinte código:
plt.plot(dataset['Passengers_diff']) plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Passengers_diff') plt.title('Diferenças de primeira ordem dos números de passageiros das companhias aéreas') plt.show()
Isso exibirá um gráfico como este:
Você pode ver que o gráfico mostra uma série temporal mais estacionária, sem tendência clara ou sazonalidade. O gráfico também mostra menos variabilidade e flutuações nos dados.
Para confirmar que a coluna Passengers_diff está estacionária, podemos realizar o teste Dickey-Fuller novamente, como fizemos antes para a coluna Passengers. Por exemplo, para realizar o teste Dickey-Fuller em nossa coluna Passengers_diff, podemos usar o seguinte código:
resultado = adfuller(dataset['Passengers_diff']) print('Estatística de teste:', resultado[0]) print('p-value:', resultado[1])
Isso exibirá algo como isto:
Estatística de teste: -2,829266824170058 valor p: 0,054213290283824954
Você pode ver que o valor-p é muito menor (0,05) do que antes, o que significa que podemos rejeitar a hipótese nula e concluir que a coluna Passengers_diff é estacionária. Isso significa que transformamos com sucesso nossa série temporal não estacionária em estacionária aplicando a diferenciação de primeira ordem.
Ajustando modelos ARIMA e prevendo valores futuros
A etapa final na análise de séries temporais é ajustar um modelo aos dados e usá-lo para prever valores futuros. Um dos modelos mais populares para análise de séries temporais é o ARIMA, que significa AutoRegressive Integrated Moving Average. ARIMA é uma generalização de ARMA, que significa AutoRegressive Moving Average. ARMA é uma combinação de dois modelos: AR, que significa AutoRegressive, e MA, que significa Moving Average.
Um modelo AR é um modelo que usa valores passados da série temporal para prever valores futuros. Um modelo AR pode ser escrito como:
$$y_t = c + \phi_1 y_t-1 + \phi_2 y_t-2 + ... + \phi_p y_t-p + \epsilon_t$$ onde $y_t$ é o valor da série temporal no tempo $t$, $c$ é um termo constante, $\phi_1, \phi_2, ..., \phi_p$ são os coeficientes do modelo, $p$ é a ordem do modelo e $\epsilon_t$ é o termo de erro no tempo $t$. Um modelo MA é um modelo que usa erros passados da série temporal para prever valores futuros. Um modelo MA pode ser escrito como: $$y_t = c + \epsilon_t + \theta_1 \epsilon_t-1 + \theta_2 \epsilon_t-2 + ... + \theta_q \epsilon_t-q$$ onde $y_t$ é o valor da série temporal no tempo $t$, $c$ é um termo constante, $\epsilon_t$ é o termo de erro no tempo $t$, $\the ta_1, \theta_2, ..., \theta_q$ são os coeficientes do modelo e $q$ é a ordem do modelo. Um modelo ARMA é um modelo que combina os modelos AR e MA. Um modelo ARMA pode ser escrito como: $$y_t = c + \phi_1 y_t-1 + \phi_2 y_t-2 + ... + \phi_p y_t-p + \epsilon_t + \theta_1 \epsilon_t-1 + \theta_2 \epsilon_t-2 + ... + \theta_q \epsilon_t-q$$ onde $y_t$ é o valor da série temporal no tempo $t$, $c$ é um termo constante, $\phi_1, \phi_2, ..., \phi_p$ são os coeficientes do modelo AR, $p$ é a ordem do modelo AR, $\epsilon_t$ é o termo de erro no tempo $t$, $\theta_1, \theta_2, ..., \theta_q$ são os coeficientes do modelo MA e $q$ é a ordem do modelo MA. Um modelo ARIMA é um modelo que estende o ARMA adicionando um componente de integração. Integração significa diferenciar a série temporal para torná-la estacionária, como fizemos antes. Um modelo ARIMA pode ser escrito como: $$\Delta^d y_t = c + \phi_1 \Delta^d y_t-1 + \phi_2 \Delta^d y_t-2 + ... + \phi_p \Delta^d y_t-p + \epsilon_t + \theta_1 \epsilon_t-1 + \theta_2 \epsilon_t-2 + ...+ \theta_q \epsilon_t-q$$ onde $\Delta^d y_t$ é a diferença de $d$ésima ordem da série temporal no tempo $t$, $c$ é um termo constante, $\phi_1, \phi_2, ..., \phi_p$ são os coeficientes do modelo AR, $p$ é a ordem do modelo AR, $\epsilon_t$ é o termo de erro no tempo $t$, $\theta_1, \ theta_2, ..., \theta_q$ são os coeficientes do modelo MA e $q$ é a ordem do modelo MA. Um modelo ARIMA pode ser denotado por três parâmetros: $(p,d,q)$, onde $p$ é a ordem do modelo AR, $d$ é o grau de diferenciação e $q$ é a ordem do modelo MA. Por exemplo, um modelo ARIMA(1,1,1) significa que temos um modelo AR(1), uma diferença de primeira ordem ($\Delta y_t = y_t - y_t-1$) e um modelo MA(1). Para ajustar um modelo ARIMA ao nosso conjunto de dados, podemos usar a função ARIMA() de statsmodels, que usa uma série temporal e três parâmetros $(p,d,q)$ como entrada e retorna um objeto ARIMA que contém o modelo ajustado e outras informações. Por exemplo, para ajustar um modelo ARIMA(1,1,1) à nossa coluna Passengers_diff, podemos usar o seguinte código: from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA model = ARIMA(dataset['Passengers_diff'], order=(1,1,1)) model_fit = model.fit()
Isso criará um objeto ARIMA chamado model, que contém os parâmetros e dados do modelo, e um objeto de resultados chamado model_fit, que contém o modelo ajustado e outras informações. Você pode usar o método summary() do objeto de resultados para obter um resumo do modelo, como coeficientes, erros padrão, valores-p e testes de diagnóstico. Por exemplo, para obter um resumo do nosso objeto model_fit, podemos usar o seguinte código: model_fit.summary()
Isso exibirá algo como isto: Resultados SARIMAX ================================================================================= Dep. Variável: Passengers_diff No.Observações: 143 Modelo: ARIMA(1, 1, 1) Log Likelihood -688.747 Data: terça, 20 de junho de 2023 AIC 1385.494 Horário: 13:15:47 BIC 1397.121 Amostra: 02-01-1949 HQIC 1390.057 - 12-01-1960 Tipo de covariância: o pg ================================================================================= coef std err z P>z [0,025 0,975] ------------------------------------------------------------------------------ ar.L1 0,3086 0,088 3,497 0,000 0,136 0,482 ma.L1 -0,9999 560,890 -0,002 0,999 -1100,328 1098,328 sigma2 129,9048 7.29e+04 0.002 0.999 -1.43e+05 1.43e+05 ================================================================================ Ljung-Box (L1) (Q): 0.00 Jarque-Bera (JB): 5.40 Prob(Q): 0.95 Prob(JB): 0.07 Heteros kedasticity (H): 2,39 Skew: 0,01 Prob(H) (bilateral): 0,00 Curtose: 3,74 =================================================================================== Avisos: [1] Matriz de covariância calculada usando o produto externo de gradientes (etapa complexa).
Você pode ver que o resumo mostra os coeficientes e os valores-p dos termos AR e MA, bem como a variância do termo de erro (sigma2). Você também pode ver alguns testes de diagnóstico, como o teste Ljung-Box para autocorrelação, o teste Jarque-Bera para normalidade e o teste de heterocedasticidade para variância constante.Para usar o modelo ajustado para prever valores futuros, podemos usar o método forecast() do objeto results, que recebe um argumento n que especifica quantos passos à frente devem ser previstos. Por exemplo, para prever os próximos 12 meses de números de passageiros usando nosso objeto model_fit, podemos usar o seguinte código: previsão = model_fit.forecast(12)
Isso criará uma série pandas chamada previsão, que contém os valores previstos para os próximos 12 meses com base em nosso objeto model_fit. Você pode usar o método plot() de pandas para plotar os valores de previsão junto com os valores originais da coluna Passengers usando matplotlib, como fizemos antes para a coluna Passengers_diff. Por exemplo, para plotar os valores de previsão junto com os valores originais de nosso conjunto de dados, podemos usar o seguinte código: plt.plot(dataset['Passengers']) plt.plot(forecast) plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Passengers') plt.title('Previsão do número de passageiros das companhias aéreas usando ARIMA(1,1,1)') plt.legend(['Original', 'Previsão']) plt.show()
Isso exibirá um gráfico como este:
Você pode ver que o gráfico mostra os valores de previsão em azul e os valores originais em laranja para comparação. O gráfico mostra que nosso modelo prevê um aumento contínuo no número de passageiros ao longo do tempo, com alguma variação sazonal. Conclusão
Resumo dos principais pontos
Neste artigo, mostramos como baixar e analisar o conjunto de dados de passageiros aéreos usando Python e várias bibliotecas, como pandas, matplotlib e statsmodels.
Cobrimos as seguintes etapas:
Baixar o conjunto de dados de diferentes fontes, como Kaggle, IATA, R Datasets e Towards Dev.
Importando e visualizando o conjunto de dados em Python usando pandas e matplotlib.
Decompondo a série temporal em tendência, sazonalidade e resíduos usando modelos estatísticos.
Testando a estacionariedade e transformando os dados usando diferenciação e o teste Dickey-Fuller.
Ajustando modelos ARIMA e prevendo valores futuros usando statsmodels.
Também aprendemos alguns conceitos básicos e técnicas de análise de séries temporais, como componentes de séries temporais, estacionaridade, diferenciação, modelos ARIMA e previsão.
Recomendações para análise posterior
Embora tenhamos realizado uma análise de série temporal simples do conjunto de dados de passageiros aéreos, há muito mais coisas que podemos fazer para melhorar nossa análise e resultados. Aqui estão algumas recomendações para uma análise mais aprofundada:
Explore diferentes valores dos parâmetros $(p,d,q)$ para o modelo ARIMA e compare seu desempenho usando métricas como AIC, BIC, RMSE, MAE, etc.
Use validação cruzada ou divisão de teste de treinamento para avaliar a precisão do modelo em dados não vistos.
Use a pesquisa de grade ou outros métodos de otimização para encontrar os valores ideais dos parâmetros $(p,d,q)$ para o modelo ARIMA.
Use outros tipos de modelos, como SARIMA, VAR, LSTM, etc., para capturar a sazonalidade e outras características dos dados.
Use variáveis exógenas, como indicadores econômicos, dados meteorológicos, etc., para melhorar o modelo e levar em consideração fatores externos que possam afetar o número de passageiros.
perguntas frequentes
O que é uma série temporal?
Uma série temporal é uma sequência de observações registradas em intervalos regulares ao longo do tempo. Dados de séries temporais podem ser encontrados em vários domínios, como economia, finanças, saúde, engenharia, etc. A análise de séries temporais é um ramo da estatística que lida com a análise e modelagem de dados dependentes do tempo.
Quais são as vantagens de usar a análise de séries temporais?
A análise de séries temporais pode ser útil para vários propósitos, como:
Compreender o comportamento e a dinâmica de um sistema ao longo do tempo.
Identificar padrões e tendências nos dados.
Previsão de valores futuros com base em dados passados.
Testar hipóteses e relações causais entre variáveis.
Quais são os desafios de trabalhar com dados de séries temporais?
Dados de séries temporais podem apresentar alguns desafios para análise, como:
Não estacionaridade: a média, a variância e a autocorrelação dos dados podem mudar com o tempo.
Ruído: os dados podem conter flutuações aleatórias e discrepâncias que obscurecem os padrões subjacentes.
Multicolinearidade: Os dados podem estar correlacionados com outras variáveis ou consigo mesmo em diferentes defasagens.
Complexidade: Os dados podem ter vários componentes, como tendência, sazonalidade, ciclos, etc., que interagem entre si.
Quais são algumas outras fontes de dados de séries temporais?
Além do conjunto de dados de passageiros aéreos, existem muitas outras fontes de dados de séries temporais que você pode usar para análise e aprendizado. Alguns exemplos são:
: um site que mostra a frequência com que um determinado termo de pesquisa é inserido em relação ao volume total de pesquisa em várias regiões e idiomas.
: Um site que fornece vários indicadores e estatísticas sobre temas como população, saúde, educação, economia, meio ambiente, etc., para diferentes países e regiões.
: um site que oferece dados financeiros e econômicos de centenas de fontes, como preços de ações, taxas de câmbio, taxas de juros, taxas de inflação, etc.
: um site que hospeda conjuntos de dados de vários domínios que podem ser usados para pesquisa e educação de aprendizado de máquina. Alguns dos conjuntos de dados são dados de séries temporais.
Como posso aprender mais sobre análise de séries temporais em Python?
Se você quiser saber mais sobre a análise de séries temporais em Python, há muitos recursos disponíveis online que podem ajudá-lo. Alguns exemplos são:
: Um livro de Wes McKinney que aborda vários tópicos relacionados à análise de dados em Python usando pandas e outras bibliotecas. O livro inclui um capítulo sobre análise de séries temporais.
: um curso do DataCamp que ensina os fundamentos da análise de séries temporais em Python usando pandas, statsmodels e outras bibliotecas. O curso inclui exercícios e projetos interativos.
: Um livro de Jason Brownlee que cobre vários tópicos relacionados à previsão de séries temporais em Python usando vários métodos e modelos. O livro inclui exemplos de código e tutoriais.
: Um livro de Jake VanderPlas que cobre vários tópicos relacionados à ciência de dados em Python usando numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn e outras bibliotecas. O livro inclui um capítulo sobre como trabalhar com dados de séries temporais.
Esses são apenas alguns dos recursos que você pode usar para aprender mais sobre a análise de séries temporais em Python. Existem muitos outros recursos disponíveis online que podem atender às suas necessidades e preferências.
Espero que você tenha gostado deste artigo e aprendido algo novo. Obrigado por ler! 0517a86e26
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