<jupyter_start><jupyter_text>Ejercicio Time Series ForecastPara este ejercicio vamos a predecir cuál será la demanda de pasajeros de una aerolinea, para poder anticiparse a las contrataciones de personal, mantenimiento de las aeronaves y gestión de inventario y comidas.Para ello, se pide:1. Carga datos (AirPassengers.csv) y representa la serie. ¿Hay seasonality? ¿Cada cuanto?2. Crea en una gráfica la variable original + su media obtenida mediante una rolling window con el valor de seasonality obtenido en el apartado anterior. Tienes que usar la función rolling() del DataFrame.3. Comprueba de manera estadística si la serie es o no stationary.4. Aplica una transformación logarítmica sobre los datos para mejorar el proceso de transformación de tu time series a stationary. Acuérdate después del forecast de invertir la transformación.5. Divide en train y test. Guarda 20 muestras para test.6. Crea tu primer modelo ARIMA. Habrá varias combinaciones en función de sus hiperparámetros... Mide el MAE y RMSE del modelo en predicción. Ten en cuenta el parámetro "m" de la función ARIMA, mediante el cual se establece el seasonality.7. Representa en una gráfica los datos de test y tus predicciones.8. Prueba un decission tree y un random forest, a ver qué performance presentan.<jupyter_code>import pandas as pd
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