A análise de séries temporais constitui um dos pilares fundamentais da ciência de dados moderna, encontrando aplicações que permeiam praticamente todos os setores da sociedade contemporânea. Desde a previsão de demanda no varejo até o monitoramento de epidemias na saúde pública, desde a previsão de preços no mercado financeiro até o planejamento energético, a capacidade de compreender padrões temporais e projetar tendências futuras tornou-se uma competência essencial para profissionais de dados, pesquisadores e tomadores de decisão. O que torna essas análises particularmente desafiadoras é a dependência temporal inerente aos dados: diferentemente de análises estatísticas convencionais, o passado influencia diretamente o presente, e ambos carregam informações valiosas sobre o futuro.
Este livro foi concebido com o propósito de fornecer uma introdução prática e acessível à análise de séries temporais utilizando Python. Através de um exemplo concreto, conduzimos o leitor desde os conceitos fundamentais até a implementação de um modelo estatístico sofisticado como o SARIMA. Destinado tanto a estudantes quanto a profissionais, não pressupõe conhecimento prévio avançado em estatística, embora familiaridade básica com Python seja recomendada. Nosso objetivo é capacitar o leitor a enfrentar problemas reais de previsão com confiança, compreendendo as ferramentas disponíveis, suas limitações e seus contextos apropriados de aplicação.
| Number of pages | 121 |
| Edition | 1 (2026) |
| Format | A5 (148x210) |
| Binding | Paperback w/ flaps |
| Paper type | Estucado Mate 90g |
| Language | Portuguese |
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