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Series de tiempo de próxima generación: predicciones para el mundo real, no para el mundo ideal

Series de tiempo de próxima generación: predicciones para el mundo real, no para el mundo ideal

Los modelos de series de tiempo hacen pronósticos aprendiendo del historial, utilizando datos que van desde transacciones individuales hasta datos recopilados diariamente, semanalmente o durante un período más largo. Pero convertir esos datos en predicciones precisas puede ser un proceso muy complicado, que implica un equilibrio entre encontrar las mejores fuentes de datos y crear las mejores características a partir de ellas. También significa incorporar un conocimiento profundo de su negocio.

Saber cómo abordar los proyectos de series de tiempo es crucial para las organizaciones en su búsqueda de convertirse en una IA impulsada. Nuestro libro electrónico, Series de tiempo de próxima generación: pronóstico para el mundo real, no el mundo ideal, analiza las muchas formas en que las organizaciones están abordando algunos de los problemas de series de tiempo más valiosos, pero difíciles.

Descarga este libro electrónico para obtener más información sobre:

  • El estado actual del análisis de series de tiempo
  • Aplicaciones de series de tiempo específicas, como la previsión de la demanda y la detección de anomalías
  • Cómo elegir los casos de uso de series de tiempo correctos
  • Cómo la plataforma AI Cloud de DataRobot resuelve problemas de series de tiempo

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