Ya no hay dudas: la Inteligencia Artificial está embebida cada vez más en los proyectos de innovación. Son más las empresas que se suman a la implantación de esta tecnología debido a la variedad de soluciones que ayudan en la optimización de procesos de gestión, innovación en productos y/o servicios, automatización del negocio y un sinfín más.
Leer másHoy vamos a hablar de cómo reducir los factores estacionales para obtener una analítica de negocio más exacta y así disponer de datos más fiables y útiles. Esto nos permitirá normalizar los datos y llegar a conclusiones más fidedignas.
Para definirlo, podemos decir que las medidas estacionales son todas aquellas que muestran un patrón de variación en periodos de tiempo consistentes. Es decir: presentan una anomalía constante en el tiempo.
Según el negocio estas pueden producirse por diversas causas y en diferentes períodos (annual, trimestral o semanalmente, por ejemplo). Para analizar correctamente nuestros datos, debemos conocer cuándo se producen estos desajustes en nuestro negocio y su motivo. La mayoría de empresas presentan estás anomalias. Por ejemplo:
Empresas con ventas al por menor, ya que el comportamiento de los consumidores en ciertos ámbitos puede ser muy estacional lo que provoca un aumento de ventas en ciertas épocas. Por ejemplo, el número de compras en época de rebajas suele ser mayor.
Empresas con una evolución del tráfico muy variado (con congestión de tráfico a ciertas horas del día). Por ejemplo, una tienda de comida para llevar tiene una temporalidad muy marcada.
Es importante eliminar esta variable temporal de nuestros datos puesto que ya conocemos su orígen y no aporta una información relevante en términos de comportamiento del negocio.
