El pronóstico de series de tiempo es un poderoso método de aprendizaje automático que aprovecha datos históricos con marca de tiempo para predecir eventos futuros y ayudar a reducir la incertidumbre de las condiciones comerciales; por ejemplo, para predecir con precisión las ventas, los niveles de inventario e incluso los datos de fabricación. Gran parte de los datos que tiene su empresa ya tienen una marca de tiempo. Probablemente esté en hojas de cálculo de Excel, rebosantes de potencial. A continuación se presentan cinco formas en las que podría utilizar esos datos para realizar pronósticos de series temporales. Convierta las hojas de cálculo de Excel en conocimientos futuros sobre su empresa. Ha estado recopilando información sobre su empresa durante años, toda almacenada de forma ordenada en una hoja de cálculo de Excel. Esos datos cuentan la historia de dónde ha estado su negocio, pero también puede usarlos para predecir qué sucederá, cómo será la demanda, el costo de los materiales o cómo podrían cambiar los tiempos de envío. El pronóstico de series temporales utiliza datos con marca de tiempo (ya sean fechas, años, horas, minutos o segundos) para analizar patrones temporales pasados ​​y hacer predicciones sobre el futuro relevantes para su negocio. Si recién está comenzando con el pronóstico de series temporales, los nuevos modelos básicos listos para usar le permitirán comenzar de inmediato. Los modelos básicos ya están entrenados previamente en grandes conjuntos de datos, por lo que durante la inferencia, puede ingresar sus datos directamente y ver predicciones rápidamente sin necesidad de capacitación adicional. Las opciones para estos modelos fundamentales incluyen Nixtla TimeGPT-1, Amazon Chronos, Google TimesFM, Salesforce Moirai, Lag-Llama y MOMENT. TimeGPT tiene un complemento de Excel que le permite realizar pronósticos desde Excel.