Antes de aplicar modelos complejos de forecasting, es necesario dominar los conceptos fundamentales: cómo representar una serie temporal, cómo extraer sus componentes (tendencia, estacionalidad, residuo) y cómo construir y evaluar modelos de previsión básicos.
Antes de aplicar modelos complejos de forecasting, es necesario dominar los conceptos fundamentales: cómo representar una serie temporal, cómo extraer sus componentes (tendencia, estacionalidad, residuo) y cómo construir y evaluar modelos de previsión básicos.
Análisis de dos datasets (ventas minoristas históricas y datos temporales de Chicago): pretratado de datos temporales, análisis de componentes y desarrollo de modelos de previsión sencillos. Foco en los conceptos fundamentales de modelización y evaluación temporal.