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Material de Estudio

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Presentación del tema

La estacionalidad histórica de los datos se refiere a la presencia de patrones que se repiten de manera regular en el tiempo (mensual, trimestral, anual) dentro de una serie de datos. Desde la perspectiva de las Tecnologías de la Información (TI) y los sistemas de información, comprender y modelar la estacionalidad es esencial para mejorar proyecciones futuras, optimizar recursos y reducir errores en la planificación. No reconocer estos patrones conduce a decisiones sesgadas, aun cuando se utilicen grandes volúmenes de datos.

Desarrollo

Qué es la estacionalidad y cómo se identifica

La estacionalidad aparece cuando el comportamiento de una variable no es uniforme a lo largo del tiempo, sino que fluctúa según períodos recurrentes (por ejemplo, meses del año, semanas, días).

En series temporales, suele analizarse junto con:

• Tendencia (Trend): dirección general a largo plazo.
• Estacionalidad (Seasonality): variaciones periódicas recurrentes.
• Ciclo (Cycle): fluctuaciones no regulares asociadas al contexto económico.
• Ruido (Noise): variaciones aleatorias.

Desde TI, la identificación se realiza mediante:

• Análisis de series temporales.
• Visualización histórica en herramientas de BI – Business Intelligence / Inteligencia de Negocios.
• Modelos estadísticos y predictivos.

Uso de la estacionalidad en proyecciones

Incorporar estacionalidad permite ajustar las proyecciones a comportamientos esperables según el período, evitando extrapolaciones lineales incorrectas.

Herramientas y enfoques habituales: