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.
Tendance
La tendance représente l’évolution générale et de long terme des données au fil du temps. Elle peut être croissante, décroissante ou stable.
Saisonnalité
La saisonnalité désigne les variations périodiques qui se répètent à intervalles réguliers, souvent liées à des phénomènes calendaires (mois, trimestres, jours).
Cycle
Les cycles correspondent à des fluctuations de plus longue durée que la saisonnalité, souvent influencées par des facteurs économiques ou structurels.
Résidu ou bruit aléatoire
Il s’agit des variations imprévisibles ou aléatoires, non expliquées par les autres composantes