Sazonalidade: o que é, exemplos e tipos de sazonalidade em séries temporais  

Daniel Siqueira
Daniel Siqueira

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Sazonalidade, em séries temporais, ocorre quando determinados fenômenos, padrões ou tendências se repetem em um mesmo período do tempo, chamado de período sazonal.

Ou seja, a sazonalidade é a característica de um dado ou evento que apresenta regularidade em determinados momentos, como horas do dia, dias da semana, meses ou estações do ano. 

Mesmo sem conhecimento técnico, o conceito de sazonalidade costuma ser intuitivo. Por exemplo, a venda de açaí em barracas de praia aumenta em períodos quentes, como no verão. Por outro lado, produtos como caldos quentes têm queda nas vendas nessa estação. Outro exemplo clássico é o aumento de vendas de roupas de frio durante o inverno. 

Gráfico de linha mostrando as vendas de sorvetes ao longo dos meses, com picos sazonais recorrentes nos meses de verão (dezembro, janeiro, fevereiro), demonstrando padrão de sazonalidade anual com flutuações regulares 

É importante ressaltar que sazonalidade não significa simplesmente um evento passageiro ou uma moda. Por exemplo, se as vendas de um livro aumentam após o falecimento da autoria, esse crescimento não é considerado sazonal, pois não se repetirá em períodos futuros. 

Diante disso, se você já se perguntou 'sazonalidade o que é?' ou 'qual é o significado de período sazonal?', a seguir você vai compreender como esses conceitos aparecem na prática e quais são suas diferenças. 

Sazonalidade diária: exemplos e definição  

Durante um dia, é comum observar padrões de comportamento que se repetem em determinados horários. Por exemplo, restaurantes localizados em centros comerciais costumam ter mais clientes entre 12h e 14h, horário de almoço de muitas pessoas trabalhadoras.

Academias, por sua vez, registram maior movimento nas primeiras horas da manhã e após as 18h, quando muitas pessoas estão indo ou voltando do trabalho. 

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Sazonalidade semanal: o que é e como identificar  

Alguns negócios apresentam comportamentos diferentes ao longo dos dias da semana. Pizzarias geralmente recebem mais pedidos de sexta a domingo, enquanto nas segundas-feiras o movimento costuma ser baixo, levando algumas a não abrirem nesse dia. 

Sazonalidade mensal: exemplos na prática 

No varejo, é comum observar aumento de vendas nos dias próximos ao pagamento dos salários, motivo pelo qual lojas programam promoções para esses períodos, buscando incentivar o consumo. 

Sazonalidade anual e suas tendências  

Esse é um bom exemplo de como as tendências gerais se relacionam com as sazonalidades, pois o consumo de determinados produtos ou serviços acompanha o período sazonal do ano. 

Algumas empresas, especialmente as empresas que estão iniciando, acabam esbarrando com a sazonalidade apenas quando iniciam suas atividades. Ignorar inicialmente a sazonalidade pode ser arriscado para uma empresa, especialmente para quem está começando.

É fundamental prever a necessidade de estoque, investimentos em publicidade e outros fatores variados conforme a demanda de cada período. Falhar nesse planejamento pode resultar em falta de produtos ou recursos financeiros, comprometendo a continuidade das operações. 

Entender a sazonalidade é importante porque permite prever variações de resultados, planejar estratégias de negócio e explicar tendências nos dados. Por exemplo, ao observar aumento nas vendas de sorvetes durante o verão, espera-se também maior demanda por insumos como palitos de madeira. 

Além disso, técnicas de previsão baseadas em sazonalidade auxiliam o controle de qualidade, o planejamento da produção e a tomada de decisões estratégicas. Após aplicá-las, avaliamos a qualidade das previsões com métricas adequadas. 

Quais os tipos de sazonalidade? 

Nós vamos encontrar dois tipos diferentes de sazonalidade. São elas: 

Aditiva 

É quando a série apresenta flutuações sazonais mais ou menos constantes, não importando o nível global da série.
Vamos supor, no exemplo da venda de sorvetes, que o aumento esperado nas vendas nos meses de julho é de 1,7 milhão de reais em relação à média anual.

Então as previsões para os meses de dezembro dos próximos anos devem somar a quantia de 1,7 milhão de reais a uma média anual para levar em conta esta flutuação sazonal. 

Vamos analisar o gráfico: 

Tabela de dados com anos 2018-2020 e gráfico de linhas ao lado mostrando sazonalidade aditiva: flutuações sazonais com amplitude constante ao longo do tempo, onde os picos e vales mantêm a mesma variação independente do nível da série 

Na sazonalidade aditiva, não há variação significativa na amplitude dos efeitos sazonais ao longo do tempo. Por isso, esse comportamento pode ser representado matematicamente por: 

y(t) = Nível + Tendência + Sazonalidade + Ruído 

Ou seja, os valores referentes à sazonalidade são adicionados aos demais componentes da série. Essa é a sazonalidade aditiva. 

Multiplicativa 

O tamanho das flutuações sazonais variam dependendo do nível global da série. Vamos supor agora que o aumento esperado nos meses de dezembro seja de 29%. Então o aumento esperado (em valor absoluto) de vendas em dezembro será pequeno ou grande dependendo da média anual de vendas ser baixa ou alta.

Nas previsões para os próximos meses de dezembro deve-se multiplicar a média anual pelo fator 1,29. Isto é o que se chama de sazonalidade multiplicativa. 

Vamos agora analisar o gráfico: 

Imagem recortada de uma matriz e um gráfico que mostram um comportamento de sazonalidade multiplicativa #inset 

Nesse caso, a amplitude da sazonalidade varia proporcionalmente ao nível da série. Como estamos multiplicando pelo fator sazonal, o comportamento é representado por: 

y(t) = Nível * Tendência * Sazonalidade * Ruído 

Por que entender sazonalidade é importante para análise de dados  

Dessa forma, é fundamental não só identificar a presença de sazonalidade em um negócio, mas também compreender se ela é aditiva ou multiplicativa. O tipo de sazonalidade impacta diretamente na escolha da abordagem analítica e nas previsões futuras. 

Se você quer evoluir nessa direção, aprofundar seus conhecimentos em séries temporais e aplicar esses conceitos na prática, vale explorar o Curso de Data Analysis: Previsões com Google Sheets  

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Até mais! 

Daniel Siqueira
Daniel Siqueira

Daniel é instrutor na escola de Dados e professor de Matemática, Física, Química e Inglês. Tem verdadeira paixão em aprender coisas e assuntos novos, e transmitir seus conhecimentos.

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