En artículos previos, hemos explorado la importancia de las series de tiempo en el mundo empresarial. Ahora, vamos a sumergirnos en los detalles y aprender cómo calcular una serie de tiempo paso a paso, utilizando herramientas estadísticas simples.
Paso 1: Obtener los Datos de la Serie de Tiempo:
Para empezar, necesitas recopilar los datos relevantes para tu análisis de series de tiempo. Por ejemplo, si eres el gerente de una tienda de helados, puedes registrar las ventas diarias durante un período de tiempo significativo.
Paso 2: Visualizar los Datos:
Antes de calcular cualquier cosa, es útil visualizar los datos. Puedes hacerlo utilizando gráficos simples, como un gráfico de líneas, donde el eje X representa el tiempo (días, meses o años) y el eje Y representa la variable de interés (ventas de helados en este caso). Esto te dará una idea de cualquier patrón o tendencia obvia.
Paso 3: Calcular la Tendencia:
Para calcular la tendencia, puedes utilizar una técnica estadística regresión paramétrica (como modelar un polinomio) o el muy conocido promedio móvil (un tipo de regresión no-paramétrica). Básicamente, esto te permite encontrar la línea que mejor se ajusta a tus datos a lo largo del tiempo. Si los datos muestran una tendencia ascendente, eso significa que estás vendiendo más helados con el tiempo. Si es descendente, estás vendiendo menos.
Ejemplo: Si tus datos de ventas de helados durante varios años muestran un aumento constante, esto indica una tendencia ascendente.
Sabías que al aplicar un promedio móvil es la forma más básica de una suavización exponencial (smoothing) ¿conoces otros métodos de suavización?
Paso 4: Calcular la Estacionalidad:
La estacionalidad se refiere a patrones regulares en tus datos que se repiten en intervalos específicos, como estaciones del año o meses. Para calcular la estacionalidad, puedes usar técnicas la regresión lineal o promedios estacionales (similar al anova). Esto te permitirá identificar cuándo ocurren los picos y las caídas en tus ventas.
Ejemplo: Si notas que tus ventas de helados tienden a aumentar cada verano y disminuir en invierno, estás identificando la estacionalidad.
Paso 5: Calcular la Estacionaridad:
La estacionaridad representa las variaciones impredecibles que no están relacionadas con la tendencia o la estacionalidad. Es decir, cuyo comportamiento no depende del tiempo. Para calcular la estacionaridad, simplemente resta la tendencia y la estacionalidad de tus datos originales. Lo que queda son las fluctuaciones que no puedes predecir fácilmente. Para esto existen herramientas que permiten determinar, si los pasos previos de identificar la tendencia y la estacionalidad, capturaron correctamente esa información, como lo es la función de autocorrelación (si te interesa conocer esta herramienta contáctanos).
Ejemplo: Si tus ventas de helados aumentan en verano debido a la estacionalidad, pero hay días en los que las ventas son más bajas de lo esperado debido al clima inusual, eso sería parte de la estacionaridad.
Si bien es cierto la forma básica de analizar series de tiempo es considerar la estacionaridad, sin embargo en la práctica o en la vida, prácticamente no existe. Pero es la simplificación del modelo matemático de series de tiempo y la base para muchos modelos más avanzados. Sabías también que para encontrar la estacionaridad, se aplica otro método llamado diferenciación, una diferenciación del primer orden identifica la tendencia y del segundo orden la estacionalidad, este concepto se puede explorar más a fondo en otras técnicas como ARIMA.
Calcular una serie de tiempo puede ser más sencillo de lo que parece. Siguiendo estos pasos y utilizando herramientas estadísticas básicas, puedes descomponer tus datos en tendencia, estacionalidad y estacionaridad. Esto te permitirá tomar decisiones empresariales más inteligentes al comprender mejor cómo varían tus variables con el tiempo. Ya sea que vendas helados o gestionas una cadena de moda, las series de tiempo son una herramienta valiosa para navegar en el mar de datos y tomar decisiones basadas en evidencia.
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