Tseda es una herramienta de código abierto (disponible en GitHub) diseñada para explorar y analizar series de tiempo regularmente muestreadas, es decir, datos que se registran a intervalos regulares (por ejemplo, cada hora, día o mes). Su principal utilidad radica en facilitar la identificación de patrones, tendencias y componentes estacionales dentro de estos datos, algo crucial en campos como la economía, la meteorología, la ingeniería y el análisis de datos financieros.
¿Cómo funciona? Tseda se basa en una técnica llamada Descomposición en Series Temporales (SSA, por sus siglas en inglés). SSA descompone una serie de tiempo en componentes más pequeños, como tendencias, estacionales y ruido. El proceso comienza con la visualización de la distribución de los datos (a través de histogramas y diagramas de caja) y la evaluación de la autocorrelación (ACF y PACF). Estas visualizaciones ayudan a identificar posibles patrones de estacionalidad o componentes autorregresivos. La herramienta determina automáticamente un tamaño de ventana para el análisis SSA basado en la frecuencia de muestreo (ej: 24 horas para datos horarios, 12 para datos mensuales). El usuario luego interactúa con la herramienta, agrupando los componentes identificados (ej: tendencia, estacionalidad, ruido) y reconstruyendo la serie de tiempo con estas agrupaciones. La herramienta proporciona gráficos de reconstrucción para evaluar la calidad de la descomposición. Además, realiza un análisis de puntos de cambio para identificar cambios significativos en la serie de tiempo, y evalúa la estructura del ruido (si es independiente o correlacionado). Un aspecto clave es la descomposición de la matriz de trayectoria, que transforma la correlación en datos no correlacionados, facilitando el análisis.
Aplicaciones: Tseda es útil para científicos de datos, analistas financieros, ingenieros y cualquier persona que trabaje con series de tiempo. Por ejemplo, un analista financiero podría usarla para identificar patrones estacionales en las ventas de una empresa, un meteorólogo para analizar tendencias climáticas, o un ingeniero para predecir la demanda de energía. El paquete incluye una interfaz de notebook de Python para facilitar el análisis y la experimentación.
Consideraciones: Tseda tiene algunas limitaciones. Actualmente, está restringida a un máximo de 2,000 muestras (aunque esto es configurable). Requiere Python 3.13 o superior. La precisión del análisis depende de la calidad de los datos y de la correcta interpretación de los gráficos por parte del usuario. Aunque la herramienta automatiza muchos pasos, el juicio experto sigue siendo importante para la correcta interpretación de los resultados. Existen alternativas a SSA, como ARIMA o Prophet, pero tseda ofrece una interfaz visual más intuitiva para la descomposición y el análisis exploratorio.