L’analyse des séries chronologiques est une technique statistique utilisée pour analyser des points de données collectés ou enregistrés à des moments successifs. Elle se concentre sur l’identification des tendances, des modèles saisonniers et des fluctuations dans les données ordonnées dans le temps afin de découvrir des informations ou de prévoir des valeurs futures.
Les données chronologiques sont omniprésentes, qu’il s’agisse du trafic quotidien sur un site web, des ventes horaires, du chiffre d’affaires mensuel ou des relevés climatiques annuels. En étudiant l’évolution des valeurs dans le temps, les entreprises peuvent mieux comprendre les comportements, détecter les anomalies et faire des prévisions basées sur des données.
Concepts clés de l’analyse des séries temporelles
- Données horodatées : Chaque point de données est lié à une heure spécifique (par exemple, jour, heure, mois).
- Tendance : Mouvement à long terme des données (à la hausse, à la baisse ou stable).
- Saisonnalité : Des schémas récurrents à intervalles réguliers (par exemple, des pics de trafic hebdomadaires).
- Comportement cyclique : Fluctuations qui ne suivent pas une période calendaire fixe (par exemple, les cycles économiques).
- Bruit : Variation aléatoire qui ne reflète pas les vrais modèles.
Quand utiliser les séries temporelles ?
| L’industrie | Use cases |
|---|---|
| Finances | Analyser les cours des actions et prévoir les tendances du marché |
| Vente au détail | Suivre les ventes quotidiennes et prévoir les besoins en stocks |
| Marketing | Contrôler les performances de la campagne au fil du temps |
| Opérations | Surveiller les paramètres de la machine et prévoir les besoins de maintenance |
| Soins de santé | Suivre les constantes du patient ou les admissions à l’hôpital au fil du temps |
Types de modèles de séries temporelles
- Stationnaire : La moyenne et la variance restent constantes dans le temps
- Non-stationnaire : La moyenne ou la variance change dans le temps (souvent en raison d’une tendance ou d’une saisonnalité).
- Univarié : Analyse d’une seule variable dépendante du temps
- Multivariable : Implique de multiples séries temporelles liées entre elles
Quelles sont les différentes techniques d’analyse des séries temporelles ?
- Moyennes mobiles : Lisse les fluctuations à court terme pour révéler les tendances à plus long terme.
- Lissage exponentiel : les données récentes sont plus fortement pondérées
- Décomposition : Sépare la tendance, la saisonnalité et les résidus.
- ARIMA (Moyenne mobile intégrée autorégressive) : Largement utilisé pour les prévisions
- Apprentissage automatique : Modèles tels que LSTM et Prophet pour des prévisions avancées
Contrairement aux modèles de régression classiques, l’analyse des séries temporelles suppose que l’ordre des points de données est important et que l ‘autocorrélation joue un rôle. Vous devez donc traiter d’emblée des aspects tels que le décalage, la saisonnalité et la non-stationnarité.
Mise en garde: les données temporelles contiennent souvent du bruit et des valeurs manquantes, et l’ajustement excessif est facile si vous ne faites pas attention à la sélection et à la validation du modèle.
Séries chronologiques et autres types de données
Les données de séries temporelles sont ordonnées dans le temps, ce qui signifie que la séquence des observations est importante. Chaque point de données est lié à une date spécifique, et des modèles tels que les tendances, la saisonnalité ou les relations décalées existent souvent, contrairement aux données transversales ou aux données de panel.
| Aspect | Données de séries temporelles | Données transversales |
|---|---|---|
| Structure | Classés par ordre chronologique | Instantané à un moment donné |
| Focus | Tendances et modèles dans le temps | Différences entre les entités |
| Exemples | Ventes quotidiennes, température horaire, recettes mensuelles | Résultats d’enquêtes, données démographiques sur les clients, ventes régionales |
Avantages de l’analyse des séries temporelles
- Prévision : Prédire les valeurs futures sur la base des tendances passées
- Détection des anomalies : Identifiez les pics, les chutes ou les comportements irréguliers
- Planification des ressources : Anticiper la demande et allouer les ressources de manière efficace
- Suivi des performances : Suivez les indicateurs clés de performance en temps réel ou au fil du temps.
- La narration de données : Montrez l’évolution des performances de l’entreprise
Comment ClicData supporte l’analyse des séries temporelles
ClicData rend l’analyse des séries temporelles simple et accessible grâce à sa plateforme BI intuitive. Avec ClicData, vous pouvez :
- Connectez-vous à des données temporelles provenant de bases de données, d’API et d’applications.
- Créez des tableaux de bord dynamiques pour suivre les tendances et les comportements saisonniers.
- Créez des filtres personnalisés basés sur la date, des moyennes mobiles et des lignes de tendance.
- Automatiser les programmes de rafraîchissement pour maintenir les données à jour
- Incorporer ou partager des visualisations de séries temporelles interactives
Qu’il s’agisse de prévoir le chiffre d’affaires, d’analyser la fidélisation des clients ou de suivre les indicateurs opérationnels, ClicData vous donne les moyens de visualiser et d’exploiter les données temporelles sans configuration ni codage complexes.
FAQ sur l’analyse des séries temporelles
Comment vérifier si une série temporelle est stationnaire ?
Utilisez des tests statistiques tels que :
- Test de Dickey-Fuller augmenté (ADF)
- Test KPSS
Vous pouvez également inspecter visuellement la série : si la moyenne ou la variance change au fil du temps, il s’agit probablement d’une série non stationnaire. La plupart des modèles tels que l’ARIMA exigent la stationnarité, il se peut donc que vous deviez différencier les données ou appliquer des transformations telles que le logarithme ou le Box-Cox.
Quelle est la différence entre les tendances, la saisonnalité et les modèles cycliques ?
- Tendance: Direction à long terme des données (par exemple, croissance régulière).
- Saisonnalité: Des modèles réguliers à court terme liés au calendrier (par exemple, des pics mensuels).
- Comportement cyclique: Fluctuations irrégulières, à plus long terme, non liées à un calendrier (par exemple, les cycles économiques).
Comment traiter les données manquantes dans les séries temporelles ?
Les options comprennent
- Interpolation (linéaire, spline, temporelle)
- Remplissage avant/arrière
- Imputation basée sur un modèle
Évitez d’imputer aveuglément si les intervalles sont longs ou s’il s’agit de modèles saisonniers. Cela peut fausser votre modèle.
Comment évaluer la précision des prévisions ?
Utilisez des mesures telles que :
- MAE (erreur absolue moyenne)
- RMSE (Erreur quadratique moyenne)
- MAPE (erreur moyenne absolue en pourcentage)
- SMAPE (MAPE symétrique) pour les séries basées sur des pourcentages
Visualisez également les résidus pour vérifier l’absence d’autocorrélation ou de saisonnalité.
Quels sont les pièges à éviter ?
- Ignorer la stationnarité
- Ajustement excessif avec trop de retards ou de paramètres
- Interprétation erronée de la corrélation comme de la causalité dans les configurations multivariées
- Ne pas valider les prévisions à l’aide de données hors échantillon
- Utilisation d’un lissage inapproprié qui masque les anomalies