Uma campanha de marketing digital está sendo monitorada. O número de usuários que compartilham o conteúdo varia diariamente, com forte oscilação devido a horários de pico, redes sociais diferentes e flutuações externas.
Dados observados:
(a) Explique por que o modelo
não é adequado neste cenário.
(b) Suponha que você está usando uma RNN com janela de 5 dias. Quais valores devem ser usados como entrada para prever
?
(b) Suponha que você está usando uma RNN com janela de 5 dias. Quais valores devem ser usados como entrada para prever
Passo 1
O enunciado apresenta uma série temporal de compartilhamentos diários
e faz duas questões:
(a) por que o modelo não serve aqui;
(b) se usarmos uma RNN com janela de 5 dias, quais valores entram para prever .
e faz duas questões:
(a) por que o modelo
(b) se usarmos uma RNN com janela de 5 dias, quais valores entram para prever
Passo 2
Para o modelo
esperaríamos um crescimento sempre em fator 2, mas na prática os quocientes entre dias são variáveis:
Esses valores flutuam devido a horários de pico, diferentes plataformas e fatores externos. O modelo de duplicação fixa ignora todas essas variações e não captura a dinâmica real dos dados.
Passo 3
Em uma RNN com janela de 5 dias, usamos sempre os cinco valores mais recentes para prever o próximo. Para estimar
, nossos inputs serão
Resposta
(a) Porque o crescimento não ocorre sempre em fator 2; os quocientes diários variam muito e o modelo de duplicação fixa é rígido demais.
(b) Os inputs para prever são
.
(b) Os inputs para prever