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Analyse et prévision des séries temporelles: les principales méthodes et techniques

Dernière mise à jour : 15 juin 2023

L'analyse des séries temporelles est une technique statistique qui traite des données collectées au fil du temps. Il s'agit d'un outil puissant pour prévoir les tendances futures et faire des prédictions basées sur des données historiques. L'analyse des séries temporelles est utilisée dans un grand nombre de domaines, notamment l'économie, la finance et l'ingénierie. Dans cet article, nous aborderons les principales méthodes d'analyse des séries temporelles.

Analyse et prévision des séries temporelles
Analyse et prévision des séries temporelles

Analyse descriptive

La première étape de l'analyse des séries chronologiques consiste à examiner les données visuellement. L'analyse descriptive consiste à tracer les données dans le temps afin d'identifier les modèles, les tendances et les variations saisonnières. Un diagramme temporel est un graphique des données dans le temps et il peut fournir des indications sur le comportement des données dans le temps.


Décomposition

La décomposition est le processus qui consiste à décomposer les données d'une série temporelle en ses éléments constitutifs, tels que la tendance, la saisonnalité et le bruit aléatoire. La tendance fait référence à l'orientation à long terme des données, tandis que la saisonnalité fait référence aux schémas réguliers qui se produisent à intervalles fixes. La décomposition est utile pour identifier les modèles sous-jacents dans les données et les séparer du bruit.


Autocorrélation

L'autocorrélation est une technique statistique qui examine la corrélation entre les données à différents moments. Les graphiques d'autocorrélation peuvent révéler la présence de modèles et de tendances dans les données qui ne sont pas visibles dans le graphique temporel. Il peut également aider à identifier des relations décalées entre les variables, telles que l'impact d'une variable sur une autre avec un décalage dans le temps.


Moyenne mobile

La moyenne mobile est une technique qui permet de lisser les données en prenant la moyenne d'un nombre fixe d'observations à la fois. Elle peut aider à identifier les tendances et les modèles saisonniers dans les données et peut également être utilisée pour créer une prévision des valeurs futures.


Lissage exponentiel

Le lissage exponentiel est une technique de lissage des données qui donne plus de poids aux observations récentes. Cette technique est utile pour prévoir les tendances à court terme et peut être utilisée pour créer une prévision des valeurs futures.


ARIMA

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) est une technique statistique de modélisation des données de séries temporelles. Elle consiste à adapter aux données un modèle qui prend en compte les composantes autorégressives, intégrées et de moyenne mobile des données. Les modèles ARIMA peuvent être utilisés pour les prévisions et sont particulièrement utiles pour modéliser des données présentant des schémas et des tendances complexes.


Conclusion

L'analyse des séries temporelles est une technique puissante qui permet de prévoir les tendances futures et de faire des prédictions sur la base de données historiques. L'analyse descriptive, la décomposition, l'autocorrélation, la moyenne mobile, le lissage exponentiel et l'ARIMA sont les principales méthodes d'analyse des séries temporelles. Chaque méthode a ses forces et ses faiblesses, et le choix de la méthode dépendra de la nature des données et des objectifs spécifiques de l'analyse. En utilisant ces méthodes, les analystes peuvent mieux comprendre les modèles sous-jacents des données et faire des prévisions plus précises pour l'avenir.


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