ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS: Conceitos e aplicações

Abstract

A análise de séries temporais tem ganhado destaque diante da crescente disponibilidade de dados cronológicos em contextos complexos, como saúde pública, comércio e mobilidade urbana. Este estudo teve como objetivo principal analisar os principais conceitos e metodologias aplicadas à modelagem de séries temporais, destacando sua aplicabilidade prática por meio da comparação de estudos de caso em diferentes áreas, como saúde pública, varejo e mobilidade urbana. A execução do estudo ocorreu por meio de uma abordagem qualitativa e exploratória, utilizando três estudos de caso baseados em artigos científicos: (1) previsão de surtos de dengue com redes LSTM e variáveis climáticas e espaciais defasadas; (2) previsão de demanda no varejo com métodos tradicionais e algoritmos de machine learning; e (3) análise espaço-temporal de acidentes de trânsito urbanos com técnicas de geoprocessamento (GIS). Como contribuição, o trabalho oferece uma análise comparativa entre abordagens clássicas e modernas, evidenciando a superioridade dos modelos LSTM em ambientes de alta variabilidade.