Composantes d’une série temporelle

L’analyse de séries temporelles repose sur la décomposition des données en plusieurs composantes fondamentales. Comprendre ces composantes permet de mieux interpréter les fluctuations observées, d’isoler les tendances sous-jacentes et d’améliorer la qualité des prévisions.

1. Tendance (Trend)

La tendance représente l’évolution générale et de long terme des données au fil du temps. Elle peut être croissante, décroissante ou stable.

Exemple : Une augmentation progressive du nombre d’utilisateurs actifs sur plusieurs années.

Objectif : Identifier la direction sous-jacente de la série sans l’influence des fluctuations saisonnières ou aléatoires.

2. Saisonnalité (Seasonality)

La saisonnalité désigne les variations périodiques qui se répètent à intervalles réguliers, souvent liées à des phénomènes calendaires (mois, trimestres, jours).

Exemple : Hausse des ventes de jouets en décembre ou baisse du trafic web durant les vacances d’été.

Caractéristique : Elle est généralement prévisible et de fréquence constante.

3. Cycle (Cyclicité)

Les cycles correspondent à des fluctuations de plus longue durée que la saisonnalité, souvent influencées par des facteurs économiques ou structurels.

Exemple : Phases de croissance et de récession dans les ventes immobilières.

Attention : Contrairement à la saisonnalité, les cycles ne sont ni réguliers ni prévisibles à court terme.

4. Résidu ou bruit aléatoire (Noise)

Il s’agit des variations imprévisibles ou aléatoires, non expliquées par les autres composantes.

Exemple : Un pic soudain de trafic suite à un article de presse inattendu.

But de l’analyse : Réduire l’influence du bruit pour faire émerger les patterns significatifs.