Un guide complet de l'analyse de séries chronologiques

Est-ce que les ventes seront bonnes le mois prochain? ��tes-vous prêt pour la saison hivernale en tant qu'entreprise? Votre chiffre d'affaires annuel est-il stable? Si vous vous posez des questions sur les réponses à ces questions et d'autres similaires, l'analyse de séries chronologiques vous aidera dans ce domaine. Obtenez d'excellents résultats pour vos recherches en examinant les tendances et les motifs en fonction de la variable temps. Maintenant, plongeons plus en profondeur dans l'analyse de séries chronologiques, en commençant par sa définition.

Qu'est-ce que l'analyse de séries chronologiques

L'analyse de séries chronologiques est une méthode statistique utilisée en science des données pour examiner une série de points de données collectés à intervalles réguliers sur une période.

De nombreuses variables différentes affectent un événement, mais l'analyse de séries chronologiques examine principalement le temps. Par conséquent, dans cette méthode, les données ne sont pas enregistrées au hasard mais continuellement à intervalles réguliers.

Les données de séries chronologiques sont uniques car elles peuvent révéler le changement des variables au fil du temps, mettre en évidence des périodes critiques et montrer clairement les facteurs qui affectent le résultat. Mais pour cela, vous avez besoin de nombreux points de données. Seulement alors pouvez-vous comprendre si les motifs changent vraiment à un rythme régulier et si les variables mensuelles et saisonnières sont bien définies. En fin de compte, vous pouvez utiliser les données transformées en informations pour faire des prédictions et des plans sur l'avenir.

Quand utiliser l'analyse de séries chronologiques

L'analyse de séries chronologiques est l'une des techniques d'analyse utilisées pour la prédiction des tendances futures. Elle utilise des données historiques et révèle le schéma entre les événements passés. Ainsi, vous l'utilisez le plus simplement lorsque vous voulez faire une prédiction approximative sur l'avenir. En dehors de cela, vous pouvez également l'utiliser dans les situations suivantes:

Moments appropriés pour utiliser l'analyse de séries chronologiques

⏰Lors de l'analyse des facteurs économiques: Elle peut être utilisée pour examiner n'importe quel scénario économique, grand ou petit. C'est un outil idéal pour suivre le taux d'inflation général du pays, le chômage et les salaires et planifier en conséquence.

⏰Lors de la gestion des demandes: Il peut être utilisé pour ajuster la situation offre-demande lorsque vous entrez sur un nouveau marché ou souhaitez prévoir les ventes futures.

⏰Lors de l'étude des tendances des médias sociaux: L'analyse des interactions sur les médias sociaux de vos clients ou clients potentiels peut être utilisée pour apporter des ajustements à la direction actuelle et future de votre entreprise.

⏰Lors de l'évaluation des changements environnementaux: Cette recherche est utile pour le ministère de l'Environnement. Cependant, étant donné qu'il s'agit également d'une recherche que les entreprises qui interagissent avec l'environnement doivent effectuer, cette analyse peut être utilisée pour examiner des variables telles que le changement climatique et la température de l'océan.

Pourquoi utiliser l'analyse de séries chronologiques

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les organisations et les entreprises utilisent l'analyse de séries chronologiques. Tout d'abord, et surtout, il y a les aspects positifs de l'examen des données dans le temps. Pour approfondir davantage et donner d'autres exemples, voici les objectifs de l'analyse de séries chronologiques:

De bonnes raisons d'utiliser l'analyse de séries chronologiques

✅Amélioration de la prise de décision: Comprendre les phénomènes passés rend plus facile de prédire les tendances futures afin de prendre des décisions finales avec plus de confiance.

✅Détection des changements saisonniers: Vous pouvez l'utiliser pour découvrir les changements saisonniers réguliers et détecter s'il y a des irrégularités. De cette façon, vous pouvez comprendre les demandes saisonnières.

✅Détection des anomalies: En détectant les irrégularités, vous pouvez minimiser les situations à risque et remarquer tôt les mauvaises orientations.

✅Prévision de l'avenir: La chose la plus importante dans des sujets tels que l'établissement du budget et le réapprovisionnement est de pouvoir faire des prévisions réalistes. Pour cette raison, vous ne pouvez trouver aucun autre type d'analyse parfait que l'analyse de séries chronologiques pour la prévision car elle examine le temps comme variable principale.

Types d'analyse de séries temporelles

Les données en analyse de séries temporelles sont constituées de grands ensembles de données pouvant contenir de nombreuses variables différentes. Cela nécessite souvent un affinement avec des méthodes plus complexes. Il existe de nombreuses méthodes différentes, mais vous ne pouvez pas toutes les utiliser car vous devez choisir en fonction de votre objectif. Sinon, même si vous effectuez correctement l'analyse de séries temporelles, vous obtiendrez des résultats inexacts en raison d'erreurs de modélisation.

Voici quelques types d'analyse de séries temporelles que vous pouvez utiliser :

Types d'analyse de séries temporelles

1. Analyse explicative

Elle est utilisée pour en savoir plus sur les modèles observés. Elle vise à répondre à une situation en expliquant pourquoi elle s'est produite à ce moment-là. Elle est utilisée pour expliquer les raisons sous-jacentes des modèles observés en analyse de séries temporelles. Par exemple, elle est utilisée pour révéler la raison des modèles de tendance ou des effets saisonniers observés dans certains mois. De cette manière, les modèles d'analyse produisent des résultats plus compréhensibles.

2. Analyse descriptive

Cette analyse, qui décrit une situation ou un problème, est utilisée en analyse de séries temporelles pour décrire exactement quelles ont été les situations passées. En analyse de séries temporelles, elle est utilisée pour résumer les résultats des données et les classer si nécessaire. Elle permet une meilleure compréhension des données historiques et constitue une étape vers des analyses plus complexes.

3. Analyse prédictive

Il s'agit d'une analyse utilisée pour faire des commentaires et des prédictions sur l'avenir, généralement basée sur des données historiques utilisant l'apprentissage automatique. Lorsqu'elle est utilisée avec les entrées de l'analyse descriptive, elle permet de distinguer plus facilement les variables et les modèles et de produire des valeurs en conséquence. Surtout lorsqu'elle est soutenue par des techniques telles que ARIMA, elle conduit à un processus de prise de décision efficace pour les entreprises.

Composants de séries chronologiques

Pour comprendre l'analyse de séries chronologiques, vous devez comprendre ses composants. Ces composants facilitent la classification des données, vous permettant ainsi d'obtenir plus facilement des informations et, par conséquent, de faire des prédictions plus précises. Les quatre principaux composants de l'analyse sont la tendance, les variations saisonnières (saisonnalité), les variations cycliques et les variations imprévisibles (irrégulières).

Composants de séries chronologiques

Exemples d'analyse de séries chronologiques

L'analyse de séries chronologiques est une méthode robuste utilisée dans de nombreux domaines différents, de la recherche scientifique à la recherche économique, en passant par l'éducation, la santé, etc. La raison pour laquelle cette méthode est si populaire est qu'elle explique très bien les situations qui changent avec le temps. En d'autres termes, en raison de cette caractéristique, elle est largement utilisée dans des domaines qui nécessitent des prédictions, comme la météo ou les marchés boursiers. Maintenant, regardons quelques exemples d'analyse de séries chronologiques ici :

Mesures de précipitations

Une institution météorologique a étudié les modèles de précipitations d'une certaine région au cours des cinquante dernières années. Leur objectif est d'améliorer et de planifier l'agriculture. Pour cela, ils ont commencé à faire une analyse de séries chronologiques.

Prix des actions

Un conseiller financier analyse les prix de clôture quotidiens des actions d'une entreprise au cours des dix dernières années. Son objectif est de comprendre les modèles passés et de produire des stratégies d'investissement.

Techniques de séries temporelles

Vous pouvez utiliser des techniques de modélisation pour l'analyse des séries temporelles afin de refléter les résultats des données de manière plus efficace. Comme c'est nécessaire pour produire des informations plus précises, il est préférable de les utiliser. Environ quatre techniques seront discutées ici :

Techniques de séries temporelles

💡Lissage exponentiel : Cette méthode est utilisée pour formater les données pour des prévisions à court terme. Par conséquent, les points de données récents sont plus importants que les anciens. Avec cette méthode, vous pouvez obtenir des résultats précis et cohérents, en particulier sur les tendances et les variations saisonnières. Il existe une technique plus complexe appelée Holt Winter's forecasting, également connue sous le nom de lissage exponentiel triple, que vous pouvez utiliser pour faire des prévisions à court ou moyen terme.

💡Moyennes mobiles : Cette méthode est utilisée pour mettre en évidence les tendances en réduisant les fluctuations dans les données. Elle consiste à calculer la moyenne d'un certain nombre de points de données consécutifs et à le faire de manière répétée pour calculer la moyenne globale. Avec cette méthode, vous pouvez éliminer les informations indésirables dans les données et mettre en évidence les données récentes.

💡Moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA - Autoregressive integrated moving average) : Le modèle ARIMA est une technique statistique qui combine trois composantes (AR, I et MA). La composante AR examine les dépendances pour modéliser les données. La composante I élimine les tendances ou les variations saisonnières et rend les données stationnaires. La composante MA révèle le motif et complète la modélisation.

💡Décomposition saisonnière des séries temporelles (STL - Seasonal decomposition of time series) : La technique STL réduit les composantes de l'analyse des séries temporelles à trois : tendance, variété saisonnière et bruit. Elle sépare les changements saisonniers des autres composantes pour une meilleure analyse. Ainsi, elle vous permet de comprendre les situations avec des facteurs saisonniers complexes.

Questions fréquemment posées sur l'analyse des séries temporelles

Une technique statistique comme l'analyse de séries temporelles doit être expliquée en détail, mais cet article se concentre sur les points clés. En conséquence, vous pouvez trouver les points critiques qui vous intéressent dans les questions fréquemment posées ci-dessous.

Conclusion

Dans l'ensemble, l'analyse de séries temporelles est un outil statistique unique avec une large gamme d'applications et des résultats cohérents. Avec cette technique, les entreprises obtiennent des informations sur les situations passées, ce qui éclaire les problèmes futurs.

Le sommaire de cet article est le suivant : L'article a commencé par les trois W (quoi, quand, pourquoi) sur l'analyse de séries temporelles en termes généraux. Ensuite, les types d'analyse, les composants, les exemples d'utilisation et les techniques vous ont été expliqués afin que vous puissiez comprendre l'importance de l'analyse de séries temporelles. À la lumière de toutes ces informations, vous êtes maintenant en mesure d'utiliser cette analyse pour votre entreprise ou votre organisation et d'obtenir des informations exploitables.