Transformations et visualisations de dates

Analyse des séries chronologiques dans Tableau

Chris Hui

VP of Product, Tracked

Qu'est‑ce que la saisonnalité ?

  • La saisonnalité survient quand une série chronologique présente des variations régulières et prévisibles qui reviennent chaque année civile

  • Exemples : tourisme ou saisons de fructification, avec des prix variables selon le moment

  • La saisonnalité aide les entreprises à planifier les pics et creux pour optimiser leurs activités

Trois graphiques linéaires montrant différents prix selon des catégories d'avocats

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Traiter la saisonnalité avec des moyennes mobiles

Méthodes courantes pour traiter la saisonnalité :

  • Moyennes mobiles
    • Technique pour lisser 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 linéaire 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 repérer la saisonnalité :

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

Une boîte à moustaches montrant des étendues interquartiles variables par trimestre et par année

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Qu'est‑ce qu'une anomalie ?

  • Les valeurs anormales (points aberrants) s'écartent de la distribution normale

  • On peut considérer comme aberrant :

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

Une boîte à moustaches montrant la variance des ventes selon les 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 est le nombre d'écarts types séparant une valeur de la moyenne

  • Des Z‑scores dans ± 3 couvrent ~99,7 % des valeurs de la population

  • Donc, tout Z‑score hors de l'intervalle ± 3 peut être jugé aberrant

Une loi normale montrant l'intervalle de Z‑scores de -3 à +3

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Comprendre les centiles dans Tableau

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

Une loi normale divisée sous le 50e centile et au‑dessus du 50e centile

  • Offre une approche souple de détection d'aberrations au‑delà du Z‑score traditionnel

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

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Passons à la pratique !

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