São Paulo — InkDesign News — Pesquisadores estão explorando técnicas avançadas de machine learning para decomposição de séries temporais, aprimorando a acurácia e previsibilidade em dados complexos. A utilização de métodos como STL (Decomposição sazonal e de tendência usando LOESS) promete resultados significativos na análise de vendas.
Arquitetura de modelo
A decomposição de séries temporais é crucial para entender tendências e sazonalidades em dados complexos, como as vendas do varejo. Utilizando a biblioteca do Python chamada statsmodels, os pesquisadores podem aplicar a função STL para identificar padrões e desvios de dados históricos. A estrutura desse método permite flexibilidade na captura da sazonalidade, adaptando-se a variações temporais em vez de impor um padrão fixo.
“As abordagens tradicionais podem falhar em dados do mundo real onde tendências e padrões sazonais mudam frequentemente.”
(“Traditional approaches may fail on real-world data where trends and seasonal patterns shift frequently.”)— Dr. Ana Souza, Especialista em Machine Learning, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
O treinamento do modelo envolve a aplicação de técnicas de suavização para extrair componentes relevantes da série. O método LOESS, que se baseia na suavização local, é usado para ajustar a tendência e a sazonalidade, permitindo uma modelagem mais precisa. Os resultados do modelo são avaliados através de métricas como o Mean Absolute Percentage Error (MAPE), garantindo que o desempenho do modelo seja medido de forma robusta e confiável.
“O uso de STL proporciona uma melhor adaptação às flutuações significativas, tornando a previsão mais precisa em contextos dinâmicos.”
(“The use of STL provides better adaptability to significant fluctuations, making forecasts more accurate in dynamic contexts.”)— Prof. João Mendes, Pesquisador, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Resultados e métricas
Os resultados obtidos até agora mostram que a aplicação de STL para a decomposição de séries temporais proporciona uma modelagem superior em comparação com métodos tradicionais. Os modelos desenvolvidos, que vão além do simples ajuste de tendências, incorporam camadas adicionais de análise, resultando em previsões mais robustas.
A coleta de dados de vendas mensais dos Estados Unidos demonstra que as flutuações sazonais são melhor capturadas, refletindo padrões mais estáveis e precisos ao longo do ciclo anual. Essa abordagem pode ser aplicada em setores como o varejo, onde compreender variações sazonais é crucial para estratégias de marketing e planejamento de estoque.
Os próximos passos incluem a implementação de modelos ainda mais sofisticados com abordagens de aprendizado profundo para potencializar a previsão e a detecção de padrões em grandes volumes de dados.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
