Descripción: La agregación temporal es el proceso de resumir datos basados en el tiempo, permitiendo la consolidación de información a lo largo de diferentes intervalos temporales. Este enfoque es fundamental en el análisis de datos, ya que facilita la identificación de patrones y tendencias en conjuntos de datos que varían con el tiempo. La agregación puede realizarse en diferentes niveles, como por hora, día, semana o mes, dependiendo de la granularidad requerida para el análisis. Este proceso no solo ayuda a reducir la complejidad de los datos, sino que también mejora la eficiencia en el almacenamiento y procesamiento, permitiendo a los analistas y científicos de datos enfocarse en las métricas más relevantes. En el contexto del análisis de datos y el aprendizaje automático, la agregación temporal es crucial para construir modelos que puedan predecir comportamientos futuros basados en datos históricos. Además, en el ámbito del streaming de datos, la agregación permite la captura y análisis en tiempo real de flujos de datos continuos, lo que es esencial para la toma de decisiones informadas y rápidas. En resumen, la agregación temporal es una técnica clave en la ciencia de datos y el big data, que permite transformar grandes volúmenes de datos en información útil y procesable.
