Un graphique de séries chronologiques est une forme spécialisée de graphique linéaire utilisé pour visualiser des points de données indexés dans le temps. Il est idéal pour détecter les modèles, les tendances, la saisonnalité et les anomalies sur un axe temporel continu.
Alors que les graphiques linéaires montrent souvent des tendances simples, les graphiques de séries temporelles sont conçus pour une analyse temporelle plus approfondie – supportant des informations à l’heure, au jour, au mois ou même à la milliseconde.
Caractéristiques principales
- Axe des X basé sur le temps : Utilise des intervalles continus et chronologiques
- Support de séries multiples : Permet de comparer des mesures connexes
- Contrôle de la granularité : Zoom sur des périodes spécifiques ou agrégation sur plusieurs périodes
Use Cases
- Mouvements du cours de l’action
- Surveillance du serveur ou de l’application
- Trafic du site web par heure/jour/semaine
- Flux de données de capteurs ou IoT
Séries temporelles dans la BI et les prévisions
Les graphiques de séries chronologiques constituent la base de l’analyse prédictive et des modèles de prévision tels que l’ARIMA ou le lissage exponentiel. Ils révèlent la saisonnalité (par exemple, les pics de ventes en décembre) ou les effets de décalage entre les variables.
Graphiques de séries temporelles dans ClicData
- Support des données horodatées en temps réel ou à intervalles programmés
- Capacités de forage pour explorer les données à différents niveaux de granularité
- Mélangez plusieurs mesures temporelles dans une seule visualisation
- Utilisez des filtres ou des tranches pour explorer des plages ou comparer des périodes.
Graphiques de séries temporelles FAQ
Comment choisir la bonne granularité temporelle pour mon analyse ?
Cela dépend de la question commerciale et de la fréquence des données.
Si vous surveillez le trafic sur votre site web, les données horaires peuvent révéler des pics d’utilisation. Pour les tendances des ventes, les données quotidiennes ou mensuelles sont souvent plus significatives. Commencez toujours par une vue d’ensemble (mensuelle/annuelle) pour repérer les tendances de haut niveau, puis faites un zoom avant pour détecter les anomalies ou les tendances à court terme.
Quand dois-je utiliser un graphique de séries temporelles au lieu d’un graphique linéaire classique ?
Utilisez un graphique de séries temporelles lorsque vos données sont horodatées et que les intervalles de temps sont importants, en particulier si votre ensemble de données comprend un espacement irrégulier ou des événements à haute fréquence (comme les données IoT ou les données de journal).
Contrairement aux simples graphiques linéaires, les graphiques de séries temporelles garantissent une continuité dans le temps, mettent en évidence les données manquantes et permettent une granularité dynamique, par exemple en passant d’une vue mensuelle à une vue horaire. Ils sont donc essentiels pour le suivi des performances, les prévisions ou la détection des anomalies.
Comment puis-je détecter la saisonnalité ou les tendances dans un graphique de séries chronologiques ?
Recherchez les schémas récurrents à intervalles fixes, comme les pics de trafic tous les lundis ou les hausses de ventes au quatrième trimestre. Pour mettre en évidence la saisonnalité, superposez une moyenne mobile ou utilisez des comparaisons d’une année sur l’autre. Des outils tels que ClicData vous permettent d’appliquer des filtres et des aides visuelles (par exemple, des lignes de tendance) pour faire apparaître facilement ces schémas.
Les graphiques de séries temporelles peuvent-ils être utilisés pour les prévisions ?
Oui, mais pas seul.
Ils sont utiles pour l’inspection visuelle des tendances passées et de la saisonnalité. Pour des prévisions réelles, vous devrez appliquer des modèles de séries temporelles tels que l’ARIMA, le lissage exponentiel ou des modèles de machine learning. Le graphique permet de valider la précision du modèle en comparant les résultats prévus aux résultats réels.
Quels sont les pièges les plus courants lorsque l’on travaille avec des données de séries temporelles ?
Les problèmes les plus fréquents sont les suivants :
- Intervalles de temps manquants : Les lacunes peuvent fausser les tendances.
- Analyse incorrecte de la date : Des horodatages mal formatés peuvent perturber la logique des graphiques.
- Inadéquation des fuseaux horaires : En particulier avec les sources de données mondiales.
- L’agrégation excessive : Une agrégation trop précoce peut masquer une volatilité ou une saisonnalité intéressante.
Conseils de pro : Nettoyez et contrôlez toujours vos horodatages avant de les visualiser.