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Como os profissionais de marketing podem começar a usar dados de série temporal na programação R

A programa√ß√£o R ‚ÄĒ juntamente com outra linguagem, Python ‚ÄĒ tornaram-se ferramentas vitais para aplicar an√°lises estat√≠sticas a vendas online, resultados de campanhas digitais ou atividades operacionais que apoiam um plano de marketing ou uma decis√£o de neg√≥cios.

Mas existem várias maneiras de examinar dados em R, o suficiente para causar paralisia de análise nos profissionais de marketing que tentam descobrir por onde começar. Se você é um profissional de marketing que sofre com essa confusão, examinar uma série temporal de dados operacionais é um bom ponto de partida.

Por que dados de série temporal?

Voc√™ provavelmente j√° viu dados de s√©rie temporal em solu√ß√Ķes anal√≠ticas antes. O Google e a Adobe os exibem como padr√£o na maioria dos relat√≥rios e tamb√©m aparecem em outras solu√ß√Ķes. Mas a maioria dos gr√°ficos de solu√ß√Ķes n√£o s√£o realmente projetados para an√°lises estat√≠sticas que possam revelar detalhes influentes em uma decis√£o de neg√≥cios.

Por exemplo, voc√™ certamente pode comparar fontes de tr√°fego de refer√™ncia a um site nos relat√≥rios de uma solu√ß√£o. Mas suponha que voc√™ precisasse saber se uma tend√™ncia crescente era sustent√°vel. A inclina√ß√£o de uma linha de tend√™ncia pode n√£o ser imediatamente clara e voc√™ pode n√£o ter certeza se os picos s√£o um indicador de mudan√ßa de comportamento ou apenas de ru√≠do. √Č aqui que entra o R. Ele possui fun√ß√Ķes que podem ajudar a responder a essas perguntas.

Como começar com dados de série temporal em R

Para come√ßar, voc√™ pode usar m√©tricas anal√≠ticas t√≠picas, como visitas ou tempo de sess√£o, ou dados de vendas ou opera√ß√Ķes. Baixe e insira os dados que voc√™ escolher para trabalhar como um arquivo csv ou importe com uma API.

Em seguida, coloque os dados em um objeto de s√©rie temporal. Para aqueles que nunca escreveram c√≥digo antes: um objeto √© apenas uma defini√ß√£o geral de um cont√™iner para conter um valor, assim como uma vari√°vel em √°lgebra (por exemplo, x = 8 quando 10 = x + 2). Linguagens orientadas a objetos usam cont√™ineres o tempo todo. Neste caso, o objeto de s√©rie temporal √© um quadro de dados, um tipo de objeto em R que cont√©m uma matriz de dados. Voc√™ pode ent√£o adicionar fun√ß√Ķes para analisar os dados.

Aqui está um exemplo de série temporal, usando um conjunto de dados de amostra chamado AirPassengers com uma função chamada decompose. O conjunto de dados AirPassengers é uma amostra que representa os totais mensais de passageiros de companhias aéreas internacionais entre 1949 e 1960 (a maioria das bibliotecas em R fornece um conjunto de dados de amostra para você testar ideias). A função decompor separa um conjunto de dados de série temporal em três componentes de uma tendência de dados para que você possa visualizar os dados com mais clareza:

  1. Tendência: Uma versão suavizada dos dados, mostrando uma linha de tendência geral ascendente ou descendente.
  2. Sazonal: um visual de picos que representam a sazonalidade em uma determinada série temporal. O gráfico exibe o tamanho do pico e a frequência do ciclo.
  3. Aleat√≥rio: O ‚Äúru√≠do‚ÄĚ nos dados.
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Esses componentes podem então ser representados graficamente para revisar os dados e decidir se uma tendência ascendente ou descendente é realmente aparente.

Descubra tendências ou direção futura com séries temporais

An√°lises como essa podem ajudar sua organiza√ß√£o a determinar se uma s√©rie temporal representa tend√™ncias sazonais que podem se repetir. Se os dados na s√©rie temporal representarem vendas de produtos, visitas a sites ou outro elemento do seu neg√≥cio, as informa√ß√Ķes poder√£o fornecer ideias sobre como esses dados se enquadram em uma an√°lise avan√ßada, como um modelo preditivo, ou desencadear uma discuss√£o mais aprofundada na gest√£o sobre suposi√ß√Ķes subjacentes que apoiam o tend√™ncias.

Na verdade, existe outro protocolo em R chamado detecção de ponto de mudança. O objetivo é observar onde as tendências mudam quando os dados apresentam muita variabilidade. Há também uma biblioteca que permite aos usuários testar a detecção do ponto de mudança.

Praticar uma série temporal em R ajudará você a apreciar uma visão estatística de seus dados de vendas e marketing, permitindo que você se prepare para análises mais complexas que certamente surgirão em seu caminho.