Las series temporales y forecasting son dos herramientas fundamentales en el análisis de datos para identificar patrones y predecir valores futuros.
Para trabajar con series temporales vamos a necesitar los paquetes de paquetes forecast, y tseries.
library(tseries)Warning: package 'tseries' was built under R version 4.3.3Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
method from
as.zoo.data.frame zoo library(forecast)Warning: package 'forecast' was built under R version 4.3.3Vamos a cargar datos
library(readr)
datos <- read_csv("Data/train.csv") Rows: 576 Columns: 12
── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
Delimiter: ","
dbl (12): profile pic, nums/length username, fullname words, nums/length ful...
ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.Sin embargo, como su nombre indica, las series temporales necesitan un atributo que sea el tiempo, para poder ver la evolución de la variable y así analizar posibles patrones. El problema es que nuestro dataset no tiene esos tipos de datos, por lo que puede ser difícil aplicar series temporales.
Vamos a intentar convertir alguna variable en un sustituto del tiempo para ver si podemos aplicar los conocimientos de series temporales.
serieTemporal <- ts(datos$`description length`)
time(serieTemporal)Time Series:
Start = 1
End = 576
Frequency = 1
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
[19] 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
[37] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54
[55] 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
[73] 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
[91] 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
[109] 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
[127] 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
[145] 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
[163] 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
[181] 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
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[415] 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432
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Vemos que ciertamente no podemos hacer un análisis temporal de nuestros datos ya que no tenemos ese componente del tiempo.