Descomposición de una serie de tiempo

📊 ¿Qué es la descomposición de una serie de tiempo y por qué deberías conocerla si trabajás con datos?

Las series de tiempo están en todos lados: ventas mensuales, consumo energético, cotizaciones, tráfico web…

Cuando analizamos una serie temporal, muchas veces no basta con mirar los valores brutos. Necesitamos entender su estructura interna.

Ahí es donde entra la descomposición de series de tiempo.

🔍 ¿Qué es?

La descomposición separa una serie en tres componentes clave:

• Tendencia (trend): la dirección general a largo plazo.
• Estacionalidad (seasonality): patrones cíclicos regulares (como estacionalidad anual o mensual).
• Ruido (residual): lo que no puede explicarse por los dos anteriores.

🧪 ¿Cómo se hace con Python? Con solo unas líneas de código, usando statsmodels:

 import pandas as pd
 from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
 import matplotlib.pyplot as plt

 # Cargar tu serie temporal
 df = pd.read_csv("ventas.csv", parse_dates=["fecha"], index_col="fecha")
 serie = df["ventas"]

 # Descomponer
 descomposicion = seasonal_decompose(serie, model='additive', period=12)

 # Visualizar
 descomposicion.plot()
 plt.show()

🧠 Esta técnica te permite responder preguntas como: *¿Estamos creciendo a pesar de las fluctuaciones estacionales? *¿Qué parte de la variabilidad es predecible? *¿Cuándo un valor es realmente una “anomalía”?

💡 Ideal para mejorar modelos de forecasting, entender mejor tu negocio o detectar comportamientos atípicos.