Previsão de séries temporais: vantagens em vários campos

Com a aplicação adequada, é possível aprimorar a eficiência operacional, otimizar recursos e contribuir para o desenvolvimento econômico e social.

Uma questão frequentemente levantada pelos alunos do MBA em Data Science e Analytics é: qual base de dados seria apropriada para utilizar em um Trabalho de Conclusão de Curso (TCC)? Existe um vasto campo a ser investigado e a disponibilidade de dados é abundante para tal propósito. Com essa finalidade, são fornecidas orientações personalizadas, direcionando o estudante para as áreas que mais provavelmente irão inspirar o trabalho. No entanto, antes de discutir sobre uma base de dados particularmente interessante, é importante abordar brevemente o tema de séries temporais.

As séries temporais permeiam o dia a dia e podem ser derivadas de quase todas as atividades diárias, sendo fundamentais para prever o comportamento futuro e auxiliar no processo de tomada de decisão. Da manutenção preditiva de equipamentos ao desenvolvimento de políticas públicas, a análise de séries temporais é fundamental para transformar dados históricos em informações úteis.

Uma série temporal pode ser entendida como um diário de dados no qual são registradas informações em intervalos regulares, geralmente organizadas em ordem cronológica. Esses dados podem ser usados ​​para identificar padrões e tendências ao longo do tempo, facilitando a previsão de eventos. Aqui estão alguns exemplos de aplicação em diferentes áreas.

• Área financeira: séries temporais são utilizadas para analisar e prever o comportamento do mercado. Investidores e analistas utilizam dados históricos sobre preços de ações, taxas de juro e taxas de câmbio para desenvolver modelos que ajudam a prever a volatilidade, minimizar riscos e maximizar retornos. Antecipar essas flutuações pode orientar os negócios em diferentes mercados;
• Manutenção preditiva de equipamentos: a análise de séries temporais geradas por sensores anexados às máquinas ajuda a prever quando será necessária uma manutenção. Ao monitorar o desempenho, a vibração e os sinais de desgaste ao longo do tempo, é possível determinar quando o equipamento está prestes a falhar, o que permite programar a manutenção preventiva, evitando paradas não planejadas e reduzindo custos;
• Saúde: a previsão de séries temporais pode ser utilizada para monitorar surtos de doenças. A análise de dados históricos sobre casos de doenças como a dengue pode prever picos de ocorrência e preparar os sistemas de saúde para responder de forma eficaz. Além disso, os gestores públicos podem prever e tomar medidas para minimizar os picos da doença;
• Economia e políticas públicas: os governos e as agências utilizam séries temporais para avaliar e prever indicadores econômicos como a inflação, o desemprego e o PIB. Esses dados são essenciais para a tomada de decisões políticas e estratégicas. Por exemplo, a previsão das taxas de desemprego pode orientar a implementação de programas de criação de emprego.

A ciência de dados revolucionou a forma como são feitas as análises e interpretações das séries temporais. Com o advento da tecnologia avançada e sua capacidade de processar grandes quantidades de dados, a análise tornou-se mais precisa e conveniente. Ferramentas e algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões complexos e ser usados ​​para fazer previsões confiáveis.

Os desenvolvimentos na área da computação facilitam a análise em tempo real de séries temporais à medida que a capacidade de processamento e armazenamento aumenta. Hoje, modelos complexos podem ser aplicados de forma eficiente a grandes conjuntos de dados, o que seria impraticável ​​há apenas algumas décadas.

Existem várias ferramentas disponíveis para lidar com séries temporais. Algumas das mais comuns incluem a linguagem de programação R, que é amplamente utilizada na análise de dados e possui uma variedade de pacotes para a análise de séries temporais. Outra linguagem popular entre os cientistas de dados é o Python, que oferece várias bibliotecas para a análise de séries temporais. O Excel, embora menos poderoso do que R e Python, também é usado para análise de séries temporais. O Tableau, uma ferramenta de visualização de dados, e o SAS, um software de análise estatística, também podem ser usados. Além disso, há modelos estatísticos específicos, como ARIMA e SARIMA, e técnicas de aprendizado de máquina, como redes neurais (RNN, LSTM), que são frequentemente usadas para análise de séries temporais.

A aplicação dessas ferramentas e técnicas se torna ainda mais interessante quando se considera a quantidade de dados disponíveis gratuitamente em órgãos públicos. Esses dados são úteis não apenas para a pesquisa acadêmica, mas também trazem benefícios para a universidade e a sociedade em geral. As empresas também podem utilizar esses dados para realizar suas próprias pesquisas e previsões, o que pode auxiliar no planejamento e na tomada de decisões.

O Instituto de Economia Aplicada (IPEA) é uma instituição do governo brasileiro especializada em pesquisa que desempenha um papel importante na formulação das políticas públicas brasileiras. Dentro do IPEA, o Ipeadata é uma iniciativa específica focada em coletar, analisar e disponibilizar séries temporais relacionadas a diversos aspectos da economia e da sociedade.

O Ipeadata oferece um extenso banco de dados com mais de 9.000 séries de dados de 112 fontes, as mais proeminentes das quais estão listadas abaixo. Esses dados podem ser baixados diretamente do site do Ipeadata ou utilizando bibliotecas como  ipeadatar, em linguagem R, e ipeadatapy, em linguagem Python, o que facilita a operação e análise desses dados. As séries Ipeadata fornecem uma base valiosa para análise e tomada de decisão, com informações para diversos interessados: estudantes, empresas, pesquisadores etc.

As séries mais visitadas do Ipeadata abrangem diversas categorias, incluindo macroeconomia, economia regional e socioeconomia. Na categoria macroeconômica, as séries mais populares incluem IPCA do IBGE, IGP-M da FGV e taxas de juros (CDI/Over) do Bacen. Além disso, a taxa de câmbio Real/USD também recebe visitas frequentes.

Para dados regionais, muitas vezes são utilizados os números do IBGE relativos à população e ao PIB estadual. As estatísticas de emprego fornecidas pelo Ministério do Trabalho e Emprego (incluindo admissões e demissões) também são interessantes. Por fim, na categoria social, as consultas mais frequentes são ao índice de Gini (grau de concentração de renda em determinado grupo), à taxa de desemprego do IBGE e ao IDHM (Índice de Desenvolvimento Humano Municipal) do IPEA. A taxa nacional de pobreza e o valor mensal do programa Bolsa Família também são relevantes para muitos usuários. Essas séries fornecem um relato abrangente e detalhado das condições econômicas e sociais do Brasil.

Nota-se que, seja para fins acadêmicos, profissionais ou até mesmo por curiosidade, dados não são um problema hoje em dia. A análise utilizando séries temporais é uma ferramenta indispensável em diversos setores, pois permite analisar esses dados e antecipar eventos, viabilizando decisões fundamentadas. Seja na manutenção de equipamentos, na gestão financeira, na formulação de políticas públicas ou na área da saúde, as séries temporais por meio das ferramentas adequadas, podem ser transformadas em informações valiosas. Com a aplicação adequada dessas técnicas, é possível aprimorar a eficiência operacional, otimizar recursos e contribuir para o desenvolvimento econômico e social.