Introduction aux séries chronologiques

Analyse des séries chronologiques dans Tableau

Christopher Hui

VP of Product, Tracked

Qu'est-ce qu'une série chronologique ?

Suite d'observations relevées à intervalles réguliers ou irréguliers dans le temps
La granularité désigne la période sur laquelle les données sont recueillies (p. ex. quotidien, hebdomadaire, mensuel, etc.)

Graphique linéaire des prix de l'essence aux É.-U. de 2008 à 2018

Exemples typiques de séries chronologiques :

¹ https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=33562

Univariée

L'analyse univariée étudie une seule variable dans le temps (p. ex. ventes d'un produit sur quelques années)

Multivariée

Série chronologique univariée : prix du cuivre de 1996 à 2008

Série chronologique multivariée : prix de plusieurs produits de base (cuivre, charbon, pétrole brut) de 1996 à 2008

Modèle en temps continu

Utilisé quand les données sont mesurées en continu, pas à intervalles fixes (p. ex. cours boursiers)
Ces modèles tiennent compte de l'intervalle exact entre les mesures

Modèle en temps discret

Utilisé quand les données sont relevées à intervalles précis (p. ex. pluie quotidienne)
Ne tient pas compte des intervalles entre les mesures

Visualisation d'une série en temps continu

Visualisation d'une série en temps discret

- DATENAME()
- DATEPART()
- DATETRUNC()

Ces fonctions modifient la chaîne datetime selon la granularité visée (p. ex. de l'année au trimestre)

- DATEDIFF() 
- DATEADD()

Elles portent sur des calculs directement sur la série temporelle (p. ex. jours entre achats d'un client)

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