Prévision de séries temporelles

Comprendre la science des données

Lis Sulmont

Curriculum Manager

Modélisation en science des données

Qu'est-ce qu'un modèle statistique ?

  • Représenter un processus réel à l'aide de statistiques
  • Relations mathématiques entre variables, y compris les variables aléatoires
  • Sur la base d'hypothèses statistiques et de données historiques
Comprendre la science des données

Modélisation prédictive

Predictive model

  • Veuillez saisir les nouvelles données et le modèle prédit un résultat
Comprendre la science des données

Modélisation prédictive

Predictive model

  • Veuillez saisir les nouvelles données et le modèle prédit un résultat
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Modélisation prédictive

Predictive model

  • Veuillez saisir les nouvelles données et le modèle prédit un résultat
    • Probabilité d'un résultat
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Modélisation prédictive

Predictive model

  • Veuillez saisir les nouvelles données et le modèle prédit un résultat
    • Probabilité d'un résultat
  • Niveaux de complexité, allant d'une équation linéaire à un algorithme d'apprentissage profond
Comprendre la science des données

Données de séries temporelles

Une série de points de données classés par ordre chronologique

  • Cours des actions
  • Prix de l'essence
  • Taux de chômage
  • Fréquence cardiaque
  • Niveaux de CO2
  • Hauteur des marées océaniques

Time series icon

Comprendre la science des données

Graphique des données chronologiques

Canadian unemployment rates

Date Taux
01/01/1976 7,1
02/01/1976 7
…
01/01/1991 10,3
…
04/01/2015 6,8
05/01/2015 6,8
Comprendre la science des données

Saisonnalité dans les séries chronologiques

Weather time series

Comprendre la science des données

Saisonnalité dans les séries chronologiques

Weather time series

Comprendre la science des données

Prévision de séries chronologiques

  • Exemples :
    • Quelle quantité de pluie tombera-t-il le mois prochain ?
    • La circulation va-t-elle se fluidifier dans la demi-heure à venir ?
    • Comment évoluera le marché boursier au cours des six prochaines heures ?
    • Quelle sera la population mondiale dans 20 ans ?
  • Développer un modèle à partir de données historiques afin de générer des prévisions
  • Les méthodes de modélisation utilisent une combinaison de méthodes statistiques et de machine learning
Comprendre la science des données

Pea Prices in Rwanda

Comprendre la science des données

Forecasted Pea Prices

$$

Intervalles de confiance

Le modèle garantit à X % que la valeur réelle se situera dans cet intervalle

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Passons à la pratique !

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