{"id":3177,"date":"2025-10-06T16:08:01","date_gmt":"2025-10-06T14:08:01","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/que-son-las-series-temporales-y-para-que-se-usan-en-machine-learning\/"},"modified":"2025-10-07T14:54:40","modified_gmt":"2025-10-07T12:54:40","slug":"serie-temporal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/serie-temporal","title":{"rendered":"Que sont les s\u00e9ries temporelles et \u00e0 quoi servent-elles dans l'apprentissage automatique ?"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una serie temporal es una <\/span><strong>secuencia de datos recabados en un per\u00edodo de tiempo.<\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> As\u00ed pues, en una serie temporal los datos se recaban cada cierto tiempo determinado de forma peri\u00f3dica, y no aleatoria. A su vez, la serie temporal puede ser regular, si los puntos est\u00e1n distribuidos de forma uniforme en su cronolog\u00eda, o irregular, si las fechas est\u00e1n distribuidas sin seguir un orden peri\u00f3dico concreto.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En vista de su posterior an\u00e1lisis, las series temporale<\/span><strong>s deben contener la cantidad de datos suficientes<\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> prolongados en el tiempo para que sean realmente de utilidad. El an\u00e1lisis de series temporales sirve para observar c\u00f3mo cualquier variable va mutando con el tiempo y es aplicable a infinidad de campos tan diversos como la estad\u00edstica, la econom\u00eda, la medicina, la climatolog\u00eda, la educaci\u00f3n y las ciencias sociales.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"ejemplo-de-analisis-de-serie-temporal\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ejemplo de an\u00e1lisis de serie temporal<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Supongamos que queremos analizar la temperatura diaria en una ciudad durante un mes espec\u00edfico. Aqu\u00ed est\u00e1 un conjunto ficticio de datos de series temporales para este prop\u00f3sito:<\/span><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Fecha\u00a0 <\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><strong>Temperatura (\u00b0C)<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-01\u00a0 \u00a0 18<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-02\u00a0 \u00a0 20<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-03\u00a0 \u00a0 21<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-04\u00a0 \u00a0 22<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-05\u00a0 \u00a0 20<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-06\u00a0 \u00a0 19<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-07\u00a0 \u00a0 23<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-08\u00a0 \u00a0 24<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-09\u00a0 \u00a0 25<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-10\u00a0 \u00a0 26<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-11\u00a0 \u00a0 24<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-12\u00a0 \u00a0 23<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-13\u00a0 \u00a0 22<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-14\u00a0 \u00a0 21<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-15\u00a0 \u00a0 20<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-16\u00a0 \u00a0 19<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-17\u00a0 \u00a0 18<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-18\u00a0 \u00a0 17<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-19\u00a0 \u00a0 16<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-20\u00a0 \u00a0 17<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-21\u00a0 \u00a0 18<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-22\u00a0 \u00a0 19<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-23\u00a0 \u00a0 20<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-24\u00a0 \u00a0 21<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-25\u00a0 \u00a0 22<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-26\u00a0 \u00a0 23<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-27\u00a0 \u00a0 24<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-28\u00a0 \u00a0 25<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-29\u00a0 \u00a0 24<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-30\u00a0 \u00a0 23<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\">2024-05-31\u00a0 \u00a0 22<\/span><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A continuaci\u00f3n, a partir de los datos expuestos en la tabla anterior, generamos la siguiente gr\u00e1fica:<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-weight: 400;\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/cdn.euroinnova.edu.es\/img\/subidasEditor\/Grafica-temperatura_1715779855.webp\" alt=\"Gr\u00e1fica de serie temporal de la temperatura de mayo\" width=\"858\" height=\"531\" \/><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A partir de esta serie temporal representada en la gr\u00e1fica, podemos <\/span><strong>sacar algunas conclusiones. <\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">Debido a la sencillez del ejemplo que ponemos, los an\u00e1lisis que podemos hacer no son muy reveladores:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La temperatura en mayo no es constante y muestra una serie de subidas y bajadas, algo t\u00edpico de la primavera.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Hay dos picos principales en el mes; uno alrededor del 11 de mayo y otro alrededor del 28 de mayo. Alguna condici\u00f3n clim\u00e1tica especial hubo en estas fechas para favorecer este aumento puntual de temperaturas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Estas variaciones, tanto descendentes como ascendentes, pueden atribuirse a factores clim\u00e1ticos t\u00edpicos de la estaci\u00f3n, como frentes fr\u00edos, ondas de calor, o efectos locales espec\u00edficos de la regi\u00f3n.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"para-que-se-utilizan-las-series-temporales-en-los-modelos-de-machine-learning\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfPara qu\u00e9 se utilizan las series temporales en los modelos de machine learning?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las series temporales son muy utilizadas en la <\/span><strong>predicci\u00f3n de tendencias y datos en <a href=\"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/machine-learning\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">machine learning<\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> que, a su vez, encuentra aplicaciones \u00fatiles en un amplio rango de campos.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Algunos de ellos son las finanzas y la econom\u00eda, hasta la meteorolog\u00eda, la salud, la energ\u00eda y la log\u00edstica. Por ejemplo, en finanzas, estos modelos se utilizan para predecir precios de acciones, tipos de cambio y rendimientos de inversiones.<\/span><\/p>\n<h3 id=\"modelos-de-machine-learning-para-series-temporales\"><span style=\"font-weight: 400;\">Modelos de machine learning para series temporales<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los modelos de machine learning utilizados para predecir tendencias y datos en series temporales suelen basarse en algoritmos como modelos autoregresivos (AR), modelos de promedios m\u00f3viles (MA), modelos autoregresivos integrados de promedios m\u00f3viles (ARIMA), modelos de suavizado exponencial, redes neuronales recurrentes (RNN) y modelos de atenci\u00f3n, entre otros.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos modelos<\/span><strong> aprenden de los datos hist\u00f3ricos para generar predicciones futuras.<\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> Durante el entrenamiento, se ajustan los par\u00e1metros del modelo para minimizar el margen de error entre las predicciones y los datos reales. Una vez entrenados, los modelos pueden utilizarse para predecir valores futuros bas\u00e1ndose en nuevos datos que les introduzcamos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Algunos modelos de machine learning de series temporales que hemos mencionado son:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA):<\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> Es un modelo estad\u00edstico que utiliza valores pasados para predecir valores futuros de una serie temporal. Los modelos ARIMA se utilizan ampliamente en campos como finanzas, econom\u00eda y meteorolog\u00eda.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Seasonal Autoregressive Integrated Moving-Average (SARIMA): <\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">Es una extensi\u00f3n de ARIMA dise\u00f1ada para manejar datos de series temporales con patrones estacionales. Se rige por el mismo mecanismo que ARIMA, pero tiene en cuenta factores estacionales que pueden afectar los datos. Es muy frecuente en campos como ventas minoristas y marketing para pronosticar ventas para temporadas espec\u00edficas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Long Short-Term Memory (LSTM): <\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">Es un modelo de deep learning con el que se pueden manejar datos de series temporales con dependencias a largo plazo. Es capaz de identificar patrones complejos en datos de series temporales y se utiliza en campos como reconocimiento de voz, reconocimiento de im\u00e1genes y procesamiento del lenguaje natural. A diferencia de los modelos tradicionales como ARIMA, LSTM no requiere que los datos sean estacionarios.<\/span><\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una serie temporal es una secuencia de datos recabados en un per\u00edodo de tiempo. 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