Nem sempre temos os dados na granularidade em que precisamos. Neste artigo vamos ver como transformar nossas séries temporais mensais em séries temporais diárias ou anuais com o uso das técnicas de Resampling  e Interpolation!

As duas técnicas de resampling para séries temporais são:

  • Upsampling: quando queremos aumentar a frequência da amostra, por exemplo, de meses para dias. Neste cenário precisamos criar novos dados por meio de interpolation.
  • Downsampling: quando queremos diminuir a frequência da amostra, por exemplo, de meses para anos. Neste cenário, precisamos criar novos dados por meio de funções de agrupamento.

Geralmente recorremos à estas técnicas porque nossos dados de treino não estão na mesma granularidade dos resultados que queremos prever, ou simplesmente porque desejamos criar novas informações para tentar entender melhor o problema.

Esquematizando Upsampling

 upsampling

Esquematizando Downsampling

downsampling

Acesse os exemplos em Python aqui. Baixe o dataset de exemplo neste link: shampoo-sales (salve-o como .csv).

Como sempre, minha referência foi Mastery Machine Learning.

Grande abraço!

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