Prefácio
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
O tempo, as bolsas de valores e os batimentos cardíacos. Todos eles formam séries cronológicas. Se estás interessado em dados diversos e em prever o futuro, estás interessado na análise de séries temporais.
Bem-vindo ao livro Análise Prática de Séries Temporais! Se pegaste neste livro, provavelmente já te apercebeste que os dados de séries temporais estão em todo o lado. Os dados de séries temporais tornam-se cada vez mais omnipresentes e importantes à medida que o ecossistema de grandes volumes de dados se expande. Para o bem ou para o mal, os sensores e os mecanismos de rastreio estão por todo o lado e, como resultado, existem quantidades sem precedentes de dados de séries temporais de alta qualidade disponíveis. As séries cronológicas são particularmente interessantes porque podem abordar questões de causalidade, tendências e a probabilidade de resultados futuros. Este livro irá guiar-te pelas principais técnicas que são mais frequentemente aplicadas às séries temporais para responder a essas questões.
Os dados de séries cronológicas abrangem uma vasta gama de disciplinas e casos de utilização. Podem ser qualquer coisa, desde históricos de compras de clientes a medições de condutância de um sistema nano-eletrónico, passando por gravações digitais de linguagem humana. Um ponto que discutimos ao longo do livro é que a análise de séries temporais se ...
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