Análisis Temporal
Es un conjunto de técnicas y métodos utilizados para analizar datos organizados en una secuencia temporal, como series de tiempo.
En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se emplea para identificar patrones, tendencias y relaciones a lo largo del tiempo.
Se enfoca en comprender la estructura subyacente de los datos para realizar predicciones, detectar anomalías o modelar comportamientos futuros.
Las herramientas más comunes incluyen modelos autoregresivos (AR), promedios móviles (MA), y redes neuronales recurrentes (RNN), entre otros.
Aplicaciones típicas incluyen previsión de demanda, análisis financiero, monitoreo de sensores IoT y estudios climáticos.
El preprocesamiento, como la descomposición de la señal o la eliminación de ruido, es esencial para mejorar la precisión y robustez del análisis.
Se requiere un tratamiento especial para manejar características temporales como estacionalidad, tendencia y periodicidad.