📈 𝓐𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓭𝓮𝓼 𝓢é𝓻𝓲𝓮𝓼 𝓣𝓮𝓶𝓹𝓸𝓻𝓮𝓵𝓵𝓮𝓼 : 𝓤𝓷 𝓞𝓾𝓽𝓲𝓵 𝓒𝓵é 𝓹𝓸𝓾𝓻 𝓵𝓪 𝓟𝓻é𝓿𝓲𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓮𝓽 𝓵𝓪 𝓟𝓻𝓲𝓼𝓮 𝓭𝓮 𝓓é𝓬𝓲𝓼𝓲𝓸𝓷

L’analyse des séries temporelles est une méthode utilisée pour étudier des données collectées ou enregistrées à intervalles réguliers dans le temps. Elle permet d’identifier des 𝘁𝗲𝗻𝗱𝗮𝗻𝗰𝗲𝘀, des 𝗺𝗼𝘁𝗶𝗳𝘀 𝗿é𝗰𝘂𝗿𝗿𝗲𝗻𝘁𝘀 et de 𝗳𝗹𝘂𝗰𝘁𝘂𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀, ce qui en fait un outil essentiel en matière de prévision et de prise de décision, notamment dans des domaines tels que la finance, la santé ou encore le marketing.

✅ 𝕷𝖔𝖗𝖘𝖖𝖚’𝖊𝖑𝖑𝖊 𝖊𝖘𝖙 𝖇𝖎𝖊𝖓 𝖒𝖊𝖓é𝖊, 𝖑’𝖆𝖓𝖆𝖑𝖞𝖘𝖊 𝖉𝖊𝖘 𝖘é𝖗𝖎𝖊𝖘 𝖙𝖊𝖒𝖕𝖔𝖗𝖊𝖑𝖑𝖊𝖘 𝖕𝖊𝖚𝖙:

• ℙ𝕣é𝕧𝕠𝕚𝕣 𝕕𝕖𝕤 é𝕧é𝕟𝕖𝕞𝕖𝕟𝕥𝕤 𝕗𝕦𝕥𝕦𝕣𝕤, comme l’évolution des prix boursiers ou des conditions météorologiques, facilitant ainsi la planification stratégique ;
• ℝé𝕧é𝕝𝕖𝕣 𝕕𝕖𝕤 𝕤𝕥𝕣𝕦𝕔𝕥𝕦𝕣𝕖𝕤 𝕔𝕒𝕔𝕙é𝕖𝕤, telles que la saisonnalité ou les cycles économiques, pour une prise de décision plus éclairée ;
• 𝕆𝕡𝕥𝕚𝕞𝕚𝕤𝕖𝕣 𝕝’𝕒𝕝𝕝𝕠𝕔𝕒𝕥𝕚𝕠𝕟 𝕕𝕖𝕤 𝕣𝕖𝕤𝕤𝕠𝕦𝕣𝕔𝕖𝕤 en anticipant la demande ou les tendances avec précision.

❌ 𝕰𝖓 𝖗𝖊𝖛𝖆𝖓𝖈𝖍𝖊, 𝖒𝖆𝖑 𝖒𝖆î𝖙𝖗𝖎𝖘é𝖊, 𝖊𝖑𝖑𝖊 𝖕𝖊𝖚𝖙:

• ℂ𝕠𝕟𝕕𝕦𝕚𝕣𝕖 à 𝕕𝕖𝕤 𝕔𝕠𝕟𝕔𝕝𝕦𝕤𝕚𝕠𝕟𝕤 𝕖𝕣𝕣𝕠𝕟é𝕖𝕤 si les tendances sont mal interprétées ou si les valeurs aberrantes sont ignorées ;
• Ê𝕥𝕣𝕖 𝕤𝕖𝕟𝕤𝕚𝕓𝕝𝕖 𝕒𝕦 𝕓𝕣𝕦𝕚𝕥 présent dans les données, ce qui peut fausser l’analyse ;
• 𝕊𝕠𝕦𝕗𝕗𝕣𝕚𝕣 𝕕𝕖 𝕝𝕒 𝕞𝕒𝕦𝕧𝕒𝕚𝕤𝕖 𝕢𝕦𝕒𝕝𝕚𝕥é 𝕕𝕖𝕤 𝕕𝕠𝕟𝕟é𝕖𝕤, compromettant ainsi la fiabilité des prévisions.

L’illustration, montre une série temporelle de données aléatoires avec une ligne de tendance et divers filtres appliqués. Elle illustre parfaitement comment il est possible 𝗱’𝗲𝘅𝘁𝗿𝗮𝗶𝗿𝗲 𝘂𝗻𝗲 𝘁𝗲𝗻𝗱𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗺ê𝗺𝗲 à 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗶𝗿 𝗱𝗲 𝗱𝗼𝗻𝗻é𝗲𝘀 𝗯𝗿𝘂𝗶𝘁é𝗲𝘀.

🎯 En pratique, 𝗥 et 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 sont des langages puissants pour manipuler les séries temporelles :

• En 𝗥, les packages 𝗳𝗼𝗿𝗲𝗰𝗮𝘀𝘁 et 𝘁𝘀 sont des outils performants pour analyser et prédire des tendances ;
• En 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻, les bibliothèques 𝗽𝗮𝗻𝗱𝗮𝘀 et 𝘀𝘁𝗮𝘁𝘀𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀 offrent de nombreuses fonctionnalités pour le filtrage, la prévision et les tests statistiques.

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