Fondamentaux des séries temporelles

Analyse des séries temporelles dans Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Prérequis du cours

Ce cours utilise des fonctions DAX intermédiaires dans tous les exercices, notamment :

  • CALCULATE()
  • IF()
  • SUMMARIZE()
Analyse des séries temporelles dans Power BI

Pourquoi est-ce important ?

Tout jeu de données a le temps comme dimension ! L'analyse dans le temps révèle des tendances clés, à condition de disposer des bons outils.

  • Comment mes données ont-elles évolué dans le temps ?
  • Que devraient montrer mes données selon l'historique ?
  • Que montreront-elles à l'avenir ?

Pourquoi les séries temporelles sont importantes

Analyse des séries temporelles dans Power BI

Définir les séries temporelles

Les données de séries temporelles sont un ensemble d'observations (points de données) collectées sur un même sujet pendant une période donnée.

Deux composants clés

  • Étendue : la période totale couverte par les données
  • Intervalle : le temps entre chaque observation.

Composants d'une série temporelle

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Suivre les évolutions dans le temps

Variation séculaire

Variation séculaire

Variation saisonnière

Variation saisonnière

Variation cyclique

Variation cyclique

Variation aléatoire (irrégulière)

Exemple de variation aléatoire

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Analyse des séries temporelles à court terme

Un horizon court couvre en général moins d'un an. L'objectif est de comprendre ce que montrent les données maintenant.

Analyses courantes

  • Dernières x périodes (ex. : 90 derniers jours, 2 derniers trimestres)
  • Cumul à date (ex. : depuis le début de l'année, du mois)

Exemple

Analyses court terme

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Analyse des séries temporelles à long terme

Les analyses long terme couvrent plus d'un an. Elles visent à comprendre l'historique et son lien avec le présent.

Analyses courantes :

  • Année sur année
  • Mois sur mois
  • Même période l'an dernier

Exemple Calcul des performances de ventes année sur année (YoY) pour janvier.

Analyse YoY

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Prévoir l'avenir

Les analyses prospectives, comme la prévision, projettent l'historique dans le futur. Elles aident à anticiper et à décider en conséquence.

Analyses courantes

  • Régressions (ex. : linéaire)
  • Estimations à un instant donné
  • Machine Learning

Exemple

Prévoir le volume d'échanges d'actions sur plusieurs mois.

Exemple de prévision

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Passons à la pratique !

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