Este notebook aborda a aplicação de previsões utilizando séries temporais, que consistem em dados dependentes do tempo, associados a timestamps específicos e organizados em ordem cronológica, geralmente em intervalos regulares (por exemplo, a cada minuto ou dia). O problema de previsão em séries temporais analisa padrões nos dados históricos para antecipar eventos futuros. Um exemplo comum é a previsão de preços de ações, assim como vendas sazonais de produtos ou previsões meteorológicas. Em contraste com problemas de regressão, as séries temporais exibem características temporais distintas, como tendências e sazonalidade.