Serie temporal
Una lista de mediciones de una misma cosa, tomadas una detrás de otra en el tiempo.
Una serie temporal (time series) es una secuencia de valores de una misma magnitud registrados en momentos sucesivos: la temperatura cada hora, el precio de una acción cada segundo, las visitas diarias a un sitio web, el uso de CPU de un servidor cada diez segundos. Lo que la hace especial es que el orden importa. Cada punto tiene sentido solo al lado del anterior y del siguiente.
En una serie temporal se buscan algunas formas típicas. La tendencia es la dirección de largo plazo (sube de a poco). La estacionalidad es un patrón que se repite según el calendario (más helado vendido cada verano, más tráfico cada lunes a la mañana). Y después está el ruido: el temblequeo al azar que queda. Separar estas partes es la base de los pronósticos, desde estimar las ventas del mes que viene hasta calcular cuántos servidores va a necesitar un fin de semana largo.
Como estos datos llegan sin parar y casi siempre se leen por rango de fechas, hay bases de datos hechas especialmente para ellos, las bases de datos de series temporales, como InfluxDB, TimescaleDB o Amazon Timestream. Comprimen bien los datos y hacen muy rápidas preguntas como "promedio por minuto en las últimas 24 horas". Las herramientas de monitoreo de servidores y de dispositivos IoT se apoyan en ellas.
Para quedarse
- Valores de una misma cosa medidos en orden temporal; el orden es lo que les da sentido.
- Tendencia, estacionalidad y ruido son las tres partes que se intentan separar.
- Es la base de los pronósticos: ventas, demanda, tráfico, consumo de energía.
- Las bases de datos de series temporales guardan estos datos y los consultan rápido por rango de tiempo.
