Descripción: Los Modelos de Segmentación Temporal son enfoques analíticos que permiten dividir datos en segmentos basados en características temporales. Estos modelos son fundamentales en el análisis de series temporales, donde la variabilidad de los datos a lo largo del tiempo puede influir en la interpretación y predicción de tendencias. Al segmentar los datos, se pueden identificar patrones, anomalías y comportamientos estacionales que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Los modelos pueden ser unidimensionales, centrándose en una sola variable temporal, o multimodales, donde se consideran múltiples fuentes de datos o variables que interactúan a lo largo del tiempo. Esta segmentación es crucial en diversos campos, donde las decisiones basadas en datos temporales pueden tener un impacto significativo. La capacidad de segmentar datos temporalmente permite a los analistas y científicos de datos realizar inferencias más precisas y desarrollar modelos predictivos más robustos, mejorando así la toma de decisiones informadas.
