Descripción: La normalización de series temporales es el proceso de ajustar los datos de series temporales para eliminar tendencias y estacionalidad, lo que permite un análisis más efectivo y preciso. Este proceso es fundamental en el preprocesamiento de datos, ya que ayuda a transformar los datos en un formato que facilita la identificación de patrones subyacentes y la realización de pronósticos. Al eliminar componentes no deseados, como tendencias a largo plazo o fluctuaciones estacionales, los analistas pueden centrarse en las variaciones que son más relevantes para el análisis. La normalización puede incluir técnicas como la descomposición de series temporales, donde los datos se separan en componentes de tendencia, estacionalidad y ruido, o el uso de métodos estadísticos como la diferenciación. Este enfoque es especialmente útil en diversos campos como la economía, la meteorología y la ingeniería, donde los datos a menudo presentan patrones complejos. La normalización no solo mejora la calidad del análisis, sino que también optimiza el rendimiento de los modelos predictivos, permitiendo a los investigadores y profesionales tomar decisiones más informadas basadas en datos más claros y representativos.
