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🚀 Bem-vindo à Aula 5 do curso de Séries Temporais com Python! Nesta aula, vamos explorar a decomposição de séries temporais, uma técnica essencial para entender os componentes dos dados e melhorar previsões. 📈 O que você vai aprender? ✔ Como separar uma série temporal em tendência, sazonalidade e resíduo 🔍 ✔ Diferença entre modelos aditivos e multiplicativos 📊 ✔ Como identificar padrões sazonais em dados reais 📆 ✔ Aplicação da função seasonal_decompose() do Statsmodels para análise 🔧 ✔ Casos de uso na economia, no varejo e na Fórmula 1 🏎 🔥 Ferramentas utilizadas: Pandas, Matplotlib, Statsmodels Código: https://colab.research.google.com/dri... Dados do Projeto: https://drive.google.com/drive/folder... Siga nossas redes sociais: Professor: Odemir Depieri Jr / odemir-depieri-jr DataV / data-viking Podcast no Spotify https://open.spotify.com/show/0BhNYsb... Artigos de Ciência de Dados https://www.dataviking.com.br/blog