Probabilmente vi sarete chiesti come alcune aziende sembrino prevedere il futuro o come sappiano esattamente quando ci sarà un picco di domanda per un prodotto. Non si tratta di magia o di una sfera di cristallo; utilizzano l'analisi delle serie temporali , un potente strumento per comprendere come i dati si evolvono nel tempo e anticipare ciò che accadrà.
In sostanza, si tratta di raccogliere dati a intervalli regolari, come le precipitazioni giornaliere o le vendite mensili. L'aspetto interessante è che non trattiamo i dati come elementi isolati, ma comprendiamo che il passato influenza direttamente il futuro , permettendoci di individuare schemi che altrimenti passerebbero inosservati attraverso il data mining.
Come è strutturato un modello di serie temporali?
Per evitare confusione, è fondamentale comprendere che una serie temporale può essere scomposta in diverse componenti. In un modello additivo, ad esempio, si afferma che il valore in un dato momento è la somma del trend, della stagionalità e della casualità . Se il comportamento è più complesso, potrebbe essere necessario un modello moltiplicativo in cui questi elementi si rafforzano a vicenda.
- Tendenza: Indica la direzione generale. Ci dice se le cose sono in rialzo, in ribasso o se rimarranno stabili nel lungo termine.
- Stagionalità: Si tratta di schemi che si ripetono periodicamente. Ad esempio, l'aumento delle vendite di sciarpe in inverno o l'incremento del consumo di elettricità durante il giorno.
- Ciclo: A differenza della stagionalità, i cicli sono ripetizioni che non hanno un periodo fisso e vengono analizzati da una prospettiva più globale.
- Variazione casuale o rumore: Si tratta di eventi imprevedibili. dati contraddittori o errori che non seguono alcuna regola e che rendono la previsione una sfida.
Approcci e metodologie di classificazione
A seconda di ciò che stiamo cercando, possiamo affrontare il problema da diverse angolazioni. Voler ottenere una stima rapida non è la stessa cosa che costruire un sistema di previsione estremamente preciso basato sull'intelligenza artificiale e sul ragionamento IA profondo.
Modelli classici e non parametrici
Qui troviamo strumenti come la media mobile, utilizzata per valutare le fluttuazioni a breve termine calcolando la media di un dato intervallo. C'è anche lo smoothing temporale, che attribuisce maggiore peso ai dati più recenti per riflettere meglio l'andamento immediato. Questi metodi sono generalmente non parametrici, poiché si concentrano sulla stima del trend senza presupporre che il processo abbia una struttura fissa.
Modelli autoregressivi integrati (ARIMA)
Quando la situazione si fa più complessa, entrano in gioco i modelli ARIMA. Questi combinano autoregressione, differenziazione e medie mobili. Si tratta di un approccio molto più efficace per gestire dati complessi e serie non stazionarie, consentendo di trasformare i dati fino a renderli stabili e prevedibili.
Apprendimento profondo e reti neurali
Con il boom dell'IA, ora utilizziamo reti neurali ricorrenti e modelli LTSM (Long-Term Short-Term Memory) . Queste macchine sono in grado di elaborare enormi quantità di informazioni e di comprendere come le reti neurali imparano a individuare schemi incredibilmente complessi che un modello classico non sarebbe nemmeno in grado di riconoscere, sebbene, ovviamente, richiedano molta più potenza di calcolo.
Classificazioni tecniche avanzate
Per entrare più nel dettaglio tecnico, la letteratura specializzata suddivide queste tecniche in diversi gruppi. Da un lato, ci sono i metodi nel dominio della frequenza (come l'analisi wavelet) e i metodi nel dominio del tempo (come la correlazione incrociata). Si distingue inoltre tra metodi parametrici, che utilizzano pochi parametri per descrivere la struttura del processo, e metodi non parametrici, che non presuppongono alcuna struttura a priori.
Inoltre, possiamo discutere di modelli lineari o non lineari, e se siano univariati o multivariati , a seconda del numero di variabili che stiamo analizzando simultaneamente. In situazioni critiche, come la pandemia di Covid-19, un metodo robusto basato su serie temporali si è dimostrato talvolta preferibile a modelli specifici (come il modello SIR), in quanto consente di aggiornare le ipotesi in tempo reale con nuovi dati.
Applicazioni concrete sul posto di lavoro
Questa modellazione non è solo teoria matematica; trova applicazione in settori che gestiscono milioni di euro e salvano vite umane. Nel settore sanitario , aiuta a prevedere le epidemie e a gestire le risorse ospedaliere prima che si verifichi una crisi. Nel mondo della finanza e del trading , è lo strumento chiave per anticipare i prezzi delle azioni o i movimenti delle criptovalute.
Nel settore energetico, è fondamentale evitare sprechi di risorse calcolando il fabbisogno energetico invernale sulla base dei dati degli anni precedenti . D'altro canto, l'e-commerce e il marketing lo utilizzano per ottimizzare le scorte e progettare campagne pubblicitarie che raggiungano gli utenti proprio nel momento in cui intendono acquistare, migliorando così l'esperienza del cliente e la sua fidelizzazione.
La capacità di trasformare i dati storici in una tabella di marcia consente a qualsiasi organizzazione, da un piccolo negozio online a un ente governativo, di minimizzare i rischi e ottimizzare la pianificazione delle proprie risorse umane e materiali, trasformando l'incertezza del futuro in una strategia basata su evidenze statistiche e computazionali.
