Transformations et visualisations de dates

Analyse des séries temporelles avec Tableau

Chris Hui

VP of Product, Tracked

Qu'est-ce que la saisonnalité ?

  • La saisonnalité survient quand une série temporelle présente des variations régulières et prévisibles qui se répètent chaque année civile

  • Exemples : tourisme ou saisons de fructification, avec des prix qui varient selon la période

  • La saisonnalité aide les entreprises à planifier pics et creux pour optimiser leur activité

3 graphiques en lignes montrant différents prix pour diverses catégories d'avocats

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Traiter la saisonnalité avec les moyennes mobiles

Méthodes courantes pour traiter la saisonnalité :

  • Moyennes mobiles
    • Technique qui lisse les fluctuations à court terme (pics/creux) sur une fenêtre temporelle donnée
    • Sert à filtrer le bruit tout en préservant le signal sous-jacent

Un graphique en ligne comparant les ventes moyennes à une moyenne mobile qui lisse les pics

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Identifier la saisonnalité avec des boîtes saisonnières

Méthodes courantes pour identifier la saisonnalité :

  • Boîtes à moustaches saisonnières (analyse trimestrielle)
    • Segmente les données par trimestre pour visualiser les fluctuations saisonnières
    • Une volatilité stable entre trimestres indique un comportement saisonnier

Une boîte à moustaches montrant des étendues interquartiles variables selon les trimestres et années

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Qu'est-ce qu'une anomalie ?

  • Des valeurs anormales (outliers) s'écartent de la distribution normale

  • On peut considérer comme outliers :

    • Toute valeur au‑delà de ±3 écarts types de la moyenne
    • Plus de 1,5 × IQR sous Q1 ou plus de 1,5 × IQR au‑dessus de Q3

Une boîte à moustaches montrant la variance des ventes entre saisons

(Écart type : mesure de l'éloignement d'une valeur par rapport à la moyenne de la population)

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Z‑score et distribution normale

  • Le Z‑score indique de combien d'écarts types un point de données se situe au‑dessus ou au‑dessous de la moyenne

  • Des Z‑scores dans ±3 signifient qu'environ 99,7 % des valeurs de la population sont dans cette plage

  • Donc, tout Z‑score en dehors de ±3 peut être considéré comme un outlier

Une loi normale indiquant la plage des Z‑scores de -3 à +3

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Comprendre les percentiles dans Tableau

  • Les percentiles situent une valeur par rapport aux autres
    • Médiane (50e percentile)
    • Quartiles inférieur et supérieur (25e / 75e percentiles)

Une loi normale scindée sous et au‑dessus du 50e percentile

  • Offre une approche flexible de détection des outliers au‑delà de la méthode du Z‑score

Un histogramme montrant le seuil de coupure indiquant si une valeur est anormale ou non

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Passons à la pratique !

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