O objetivo deste projeto foi analisar o padrão de acessos ao blog Cinetour - Viagem de Cinema ao longo de 12 anos, período foi de 01/06/2010 até 31/05/2022, e identificar qual o modelo funciona melhor para fazer predições com eles: o Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) ou o Multilayer Perceptron (MLP).
O blog Cinetour - Viagem de Cinema publica conteúdo sobre locações de filmes e séries de tevê desde maio de 2010. Ele foi construído usando Blogger, uma plataforma de criação, edição e gestão de blogs de propriedade do Google. Os dados para esse estudo foram coletados diretamente das estatísticas fornecidas por essa plataforma.
As principais etapas aplicadas neste projeto foram:
A decomposição da série temporal para identificar a existência, ou não, de padrões de tendência (mudanças) ao longo do tempo, sazonalidades (efeitos cíclicos) e comportamentos irregulares (resíduos).
Treinamento e testes dos dados usando ARIMA com testes ACF e Ljung-Box.
Treinamento e testes dos dados usando MLP (sem e com validação cruzada).
Apresentação e conclusão sobre os resultados encontrados com as previsões.
Confira o passo-a-passo, o código e os resultados dos modelos dessa série temporal no GitHub.
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