Una serie de tiempo es una secuencia de datos u observaciones, medidos en determinados momentos y ordenados cronológicamente. Visualmente, es una curva que evoluciona en el tiempo.
Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones sobre los valores que toma una variable (cuantitativa) a través del tiempo. Por tanto, una serie de tiempo es una forma estructurada de representar datos.
Los datos se pueden comportar de diferentes maneras a través del tiempo: puede que se presente una tendencia, estacionalidad o simplemente no presenten una forma definida.
Aplicaciones de las series de tiempo
Representar los datos del negocio como series de tiempo suele ayudar a las empresas a visualizar la actividad del negocio. A su vez, usualmente las series de tiempo se utilizan para predecir el comportamiento futuro de la variable medida.
A modo de ejemplo, el siguiente gráfico presenta la serie de tiempo de las ventas de un producto. A simple vista, se aprecia una cierta estacionalidad. Durante los meses de verano (Diciembre-Febrero) baja la venta, mientras sube en invierno.
VENTAS
Predicción de series de tiempo
La predicción de series de tiempo significa que se extienden los valores históricos de la serie al futuro, donde aún no se han hecho mediciones.
Para llevar a cabo el pronóstico se definen dos variables principales: cantidad de períodos y horizonte de predicción. La cantidad de períodos representa el nivel de agregación de los datos. Usualmente los datos se encuentran por meses, semanas o días, permitiendo obtener el grado necesario de desagregación para sacar correctas conclusiones. Por su parte, el horizonte de planificación representa el número de períodos futuros o alcance a pronosticar.
Todo pronóstico tiene asociado un alcance, pudiendo ser de corto, mediano o largo plazo. A modo general se presenta la siguiente tabla resumen, no obstante el alcance varía de acuerdo a la industria.
| Alcance | Horizonte de planificación | Decisiones |
|---|---|---|
| Corto Plazo | < 3 meses | Operativas |
| Mediano Plazo | > 3 meses y < 3 años | Tácticas |
| Largo Plazo | > 3 años | Estratégicas |
Típicamente los pronósticos de series de tiempo se usan para estimar demanda y así determinar niveles óptimos de inventario, producción, precio, entre otros.
A TRAVÉS DEL TIEMPO CON PRICING
El uso de series de tiempo es primordial para Pricing. En efecto, ofrecemos como servicio el pronóstico de demanda por medio de series de tiempo. La historia de los datos es por tanto el input inicial para estimar demanda y con ello gestionar decisiones de precio, inventario, abastecimiento, etc.