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Ejemplos Prácticos | Serie Temporal: Comencemos
Análisis de Series Temporales
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Contenido del Curso

Análisis de Series Temporales

Análisis de Series Temporales

1. Serie Temporal: Comencemos
2. Procesamiento de Series Temporales
3. Visualización de Series Temporales
4. Modelos Estacionarios
5. Modelos No Estacionarios
6. Resuelve Problemas Reales

bookEjemplos Prácticos

La medicina, los negocios en línea, la educación... cada uno de estos ámbitos está repleto de numerosas series temporales para las que podemos diseñar modelos estadísticos y empezar a predecir. ¿Cuáles son los problemas reales que podemos resolver?

Supongamos que tienes una tienda online. Inmediatamente queda claro que podemos predecir el beneficio neto que aportan las ventas. Podemos predecir el comportamiento individual de los clientes habituales y predecir cuántas compras pueden hacer en el mes en curso y en el siguiente.

Además, podemos centrarnos en los procesos que tienen lugar dentro de las grandes empresas y predecir la rotación de empleados, por ejemplo.

En el campo de la medicina, se pueden crear modelos para predecir el número de visitas a urgencias, la evolución del electroencefalograma de una persona durante el ejercicio, el diagnóstico precoz, etc.

Si en su empresa hay datos que cambian con el tiempo, es muy probable que al recopilar el conjunto de datos pueda encontrar un problema que los modelos matemáticos para series temporales le permitirán resolver.

La empresa comercial ha crecido considerablemente en los últimos 6 meses. El director de ventas cree que es necesario contratar más personal, por lo que quiere averiguar cuánto aumentará el número de pedidos en los próximos 3 meses para calcular a continuación el número de empleados necesario.  ¿Podría resolverse este problema utilizando modelos estadísticos para series temporales?

La empresa comercial ha crecido considerablemente en los últimos 6 meses. El director de ventas cree que es necesario contratar más personal, por lo que quiere averiguar cuánto aumentará el número de pedidos en los próximos 3 meses para calcular a continuación el número de empleados necesario. ¿Podría resolverse este problema utilizando modelos estadísticos para series temporales?

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Sección 1. Capítulo 2
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