Analyse de séries temporelles

Les séries temporelles désignent des données collectées au fil du temps, souvent à intervalles réguliers (heures, jours, mois…). Leur analyse permet de détecter des tendances, modéliser des cycles, prévoir l’évolution d’une variable, et comprendre l’impact d’événements passés.

Ce chapitre vous apprend à maîtriser les techniques spécifiques à ce type de données : de la visualisation initiale à la modélisation prédictive (ARIMA, Prophet…), en passant par la décomposition des composantes (tendance, saisonnalité, bruit).

Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre :

• Introduction aux séries temporelles
  Comprendre la structure d’une série temporelle, les types de fréquences, et les formats de dates (timestamp, datetime…).

• Composantes d’une série temporelle
  Identifier la tendance, la saisonnalité et le bruit aléatoire dans une série.

• Méthodes de décomposition
  Utiliser STL, ETS et autres techniques pour séparer les différentes composantes.

• Modélisation des séries temporelles
  Apprendre les bases des modèles AR, MA, ARIMA, SARIMA ainsi que le modèle Prophet pour des séries plus complexes.

• Évaluation des modèles
  Choisir et utiliser les bonnes métriques d’évaluation : MAPE, RMSE, MAE, erreurs cumulées, rolling forecast.

• Prévision des séries temporelles
  Réaliser des prévisions fiables et interprétables en utilisant les modèles adaptés.

• Anomalies et ruptures dans les séries temporelles
  Détecter les anomalies, ruptures de tendance ou de saisonnalité et comprendre leur impact.

💡 Astuce :
Les données ont une mémoire. L’analyse temporelle permet d’en tirer des leçons et des prédictions !