Conteúdo do Curso

Análise de Séries Temporais

1. Séries Temporais: Vamos Começar

Introdução Exemplos Práticos Tipos de Modelo Implementação em Python Visualização

2. Processamento de Séries Temporais

Lendo e Visualizando Dados Estacionaridade Autocorrelação Decomposição

3. Visualização de Séries Temporais

Séries Temporais Simples Personalize Seu Gráfico Desafio

4. Modelos Estacionários

Exemplos de Séries Temporais Estacionárias Média Móvel Simples Autoregressão Modelo Autoregressivo Integrado de Médias Móveis Desafio

5. Modelos Não Estacionários

Exemplos de Séries Temporais Não Estacionárias Converter Dados Não Estacionários em Estacionários Desafio 1 Desafio 2

6. Resolver Problemas Reais

Previsão do Tempo Previsão de Demanda da Loja Mercados Financeiros Prever o Surgimento de Clientes Recorrentes Medicina: Previsão de EEG

Lendo e Visualizando Dados

O primeiro passo é a leitura dos dados. Ao trabalhar com séries temporais, as regras são as mesmas - você ainda pode usar o pandas para obter dados a partir de arquivos csv.

Nos arquivos, digamos que você tenha uma coluna Date que contém datas no tipo str. Para a análise de séries temporais subsequente, é necessário converter o tipo str para datetime. Isso é feito utilizando a função to_datetime() do pandas

Vamos tomar como exemplo o conjunto de dados air_quality_no2_long.csv:

A seguir, convertemos o tipo de dados na coluna Date de str para datetime:

Você também pode fazer isso imediatamente ao ler o conjunto de dados:

Agora podemos plotar o nosso conjunto de dados:

Tarefa

Swipe to show code editor

Leia e visualize o conjunto de dados AirPassengers.csv.

Importe matplotlib.pyplot como plt.
Leia o arquivo csv e salve-o na variável data.
Converta "Month" em tipo datetime.
Inicialize um gráfico de linhas com a coluna "Month" de data no eixo x e "#Passengers" no eixo y.
Defina rótulos nos eixos e exiba o gráfico:

"Month" no eixo x;
"Passengers" no eixo y.

Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 1

Lendo e Visualizando Dados

O primeiro passo é a leitura dos dados. Ao trabalhar com séries temporais, as regras são as mesmas - você ainda pode usar o pandas para obter dados a partir de arquivos csv.

Vamos tomar como exemplo o conjunto de dados air_quality_no2_long.csv:

A seguir, convertemos o tipo de dados na coluna Date de str para datetime:

Você também pode fazer isso imediatamente ao ler o conjunto de dados:

Agora podemos plotar o nosso conjunto de dados:

Tarefa

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Leia e visualize o conjunto de dados AirPassengers.csv.

Importe matplotlib.pyplot como plt.
Leia o arquivo csv e salve-o na variável data.
Converta "Month" em tipo datetime.
Inicialize um gráfico de linhas com a coluna "Month" de data no eixo x e "#Passengers" no eixo y.
Defina rótulos nos eixos e exiba o gráfico:

"Month" no eixo x;
"Passengers" no eixo y.

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Seção 2. Capítulo 1

Lendo e Visualizando Dados

O primeiro passo é a leitura dos dados. Ao trabalhar com séries temporais, as regras são as mesmas - você ainda pode usar o pandas para obter dados a partir de arquivos csv.

Vamos tomar como exemplo o conjunto de dados air_quality_no2_long.csv:

A seguir, convertemos o tipo de dados na coluna Date de str para datetime:

Você também pode fazer isso imediatamente ao ler o conjunto de dados:

Agora podemos plotar o nosso conjunto de dados:

Tarefa

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Leia e visualize o conjunto de dados AirPassengers.csv.

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Leia o arquivo csv e salve-o na variável data.
Converta "Month" em tipo datetime.
Inicialize um gráfico de linhas com a coluna "Month" de data no eixo x e "#Passengers" no eixo y.
Defina rótulos nos eixos e exiba o gráfico:

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"Passengers" no eixo y.

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"Month" no eixo x;
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