Análisis de Series de Tiempo

También conocido como: Time Series, Series de Tiempo, Temporal Analysis, Forecasting

Técnica estadística para analizar datos ordenados cronológicamente, identificar tendencias, estacionalidades y hacer pronósticos.

El Análisis de Series de Tiempo (Time Series Analysis) es un conjunto de técnicas estadísticas para analizar datos recogidos en momentos sucesivos de tiempo —ventas mensuales, métricas de brand tracker por oleada, volúmenes de búsqueda semanales— con el objetivo de describir su comportamiento histórico, identificar patrones (tendencias, estacionalidad, ciclos) y realizar pronósticos.

Métodos principales: Descomposición de series temporales (separar tendencia, estacionalidad y residuo), ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), Prophet (modelo de Meta especialmente útil para datos con estacionalidad fuerte y datos faltantes), y modelos de Deep Learning como LSTM para series con patrones complejos.

En investigación de mercados, el análisis de series de tiempo es fundamental para: forecasting de ventas, análisis de efectividad de campañas de marketing a lo largo del tiempo, y modelado del impacto de eventos externos (pandemias, crisis económicas) en indicadores de marca.