Commencer à explorer les séries temporelles

Analyse des tendances dans Power BI

Jacob H. Marquez

Data Scientist at Microsoft

Qu’est-ce qu’une « série temporelle » ?

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Définition :

  • Une suite de points de données tracés dans l’ordre chronologique.

  • Le plus souvent, une séquence à intervalles de temps réguliers.

1 https://en.wikipedia.org/wiki/Time_series
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Cas d’usage de l’analyse de séries temporelles

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Cas d’usage :

  • Motifs (ex. cycles) d’une variable
  • Tendances saisonnières
  • Problèmes systémiques
  • Relations avec une cible
  • Alimenter un modèle de prévision

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Exemples :

  • Météo
  • Fréquence cardiaque
  • Ventes trimestrielles
  • Taux d’intérêt
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Analyser à différents niveaux de date

La date 2019-03-25 08:30 décomposée en année, mois et jour.

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Analyser à différents niveaux de date

La date 2019-03-25 08:30:00 décomposée en heure, minute et seconde.

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Transformer en différentes variables temporelles

Une date 2019-03-25 08:30:00 transformée en jour de l’année, semaine de l’année et jour de la semaine.

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Transformer en différentes variables temporelles

La variable subscription_start_date comparée à la date actuelle pour en dériver l’ancienneté d’abonnement et la tranche d’âge.

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Mesurer l’évolution sur une période

Variation période sur période

Le calcul de la variation période sur période.

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Mesurer l’évolution sur une période

Variation période sur période

Le calcul de la variation période sur période.

Mois Cours de l’action Var. MoM
Jan 2018 20,67 $ --
Fév 2018 19,79 $ -4,3 %
Mar 2018 21,34 $ 7,9 %
Avr 2018 21,25 $ -0,4 %
Mai 2018 22,12 $ 4,1 %
Juin 2018 22,85 $ 3,3 %
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Fonctions DAX pour les dates

DATE(): construit une date à partir de composantes (année, mois, jour)

LEFT(): extrait un nombre de caractères depuis la gauche.

RIGHT(): extrait un nombre de caractères depuis la droite.

MID(): extrait un nombre de caractères depuis une position donnée.

WEEKDAY(): renvoie le jour de la semaine sous forme de numéro ; par défaut, 1 = dimanche.

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Passons à la pratique !

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