Lezione dal corso Intelligenza Artificiale applicata al Marketing
L'analisi delle serie storiche delle time series rientra, diciamo, anche se un po' borderline in in quello che può essere considerato un task di machine learning.
Intanto cosa sono le serie storiche? Le serie storiche sono una collezione di dati che viene registrata a intervalli di tempo costanti.
Classico esempio di una serie storica sono le quotazioni di borsa di un di un'azienda, quindi ogni minuto ogni ora c' è la registrazione del valore di quella azione.
Altri esempi di serie storica possono essere le temperature se io tutti i giorni a noto la temperatura a Roma qui é quello che ottengo alla fine.
Dell'anno è una serie di temperature registrate sempre nello stesso luogo, sempre magari alla stessa ora per tutti trecentosessantacinque giorni dell'anno e così via.
Quindi tutte le volte che registro la stessa variabile sullo stesso individuo ha un intervallo di tempo costante.
Quello che tengo alla fine è un data set che si chiama serie storica.
Perché questi tipi questi data set hanno un nome proprio perché sono data set che hanno caratteristiche molto particolari e che non possono essere analizzati con algoritmi con tutti i tipi di algoritmi, ma devono essere analizzati con algoritmi tipici e studiati apposta per l'analisi delle serie storiche.
Nella slide vedete un esempio il grafico che vedete sulla sinistra riporta il numero di utenti che accedono a un blog giornalmente da aprile duemila diciotto ad aprile.
Duemila diciannove se dovessi chiedere vi chiedessi anzi, il numero di utenti che accede al blog è in aumento, in diminuzione o è costante dal grafico da questo grafico non riuscite a dirlo o magari riuscite a dirlo, ma con non troppa convinzione, perché il numero di utenti che tutti i giorni accede a un sito anche quello è un data set tipicamente che rientra tipicamente nelle serie storiche.
Le serie storiche però possono essere decomposte in tre componenti fondamentali la stagionalità.
Il trend é diciamo l'elemento casuale, cioè ogni serie storica è fatta da tre componenti che si possono sommare o moltiplicare tra di loro, ma che alla fine danno luogo al dato che noi vediamo é quando queste tre componenti sono sovrapposte una sopra l'altra, non riusciamo a estrapolare grande informazione dai dati.
Il grafico vedete sulla destra riporta esattamente gli stessi dati che vedete sulla sinistra, ma divisi nelle tre componenti, quindi vediamo che c' è una componente stagionale.
Probabilmente gli utenti entreranno nel blog più con più probabilità il fine settimana rispetto ai primi giorni della settimana.
Poi c'è una l'ultima diciamo striscia del grafico rappresenta la componente casuale, cioè quello che non posso prevedere e nel mezzo abbiamo il trend, il trend depurato dalla componente stagionale e dalla dalle da quello che si chiama in statistica errore adesso è chiaro e mi fa vedere che il numero di utenti che tutti i giorni entra nel mio blog non è stabile, non è in crescita, ma nell'ultimo periodo è in decrescita.
Quindi tutte le volte che abbiamo delle analisi dei dati time series è bene analizzarle con algoritmi adatti a questo tipo di dati.
Con analisi time series cosa è possibile fare? È possibile identificare una stagionalità, ad esempio identificare la stagione, la stagionalità delle ricerche online di un prodotto, il grafico se non mi ricordo male sono le ricerche online della parola vino llewyn negli Stati Uniti, se vedete ci sono dei picchi.
Quei picchi corrispondono sempre per al mese di novembre e dicembre e quindi nelle ricerche online nell'interesse del mercato statunitense, almeno quello online.
Sul vino abbiamo dei picchi a novembre e a dicembre.
Se dovessi fare una strategia di marketing, la ottimizzi ray e quindi ottimizzare ray le mie campagne.
Sulla base di questa informazione, quindi, con l'analisi delle serie storiche è possibile identificare ad esempio la stagionalità delle ricerche online e ottimizzare di conseguenza le campagne di marketing.
Inoltre è con l'analisi con un'analisi corretta.
Sono appunto capace di capire qual è il trend dei dati e non farmi ingannare da una visualizzazione come quella che abbiamo visto all'inizio e quindi che non mi fa capire bene cosa sta succedendo e quindi identificare correttamente il trend vuol dire è capire tempestiva se ci siano un problema, ad esempio sul mio sito se io non fa non faccio un'analisi seria storica, magari penso che il trend sia costante, invece è in diminuzione e non riesco a prendere le contromisure adatte per risolvere questo problema.
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