Analyse des séries temporelles
Apprenez à analyser et à prévoir des données recueillies au fil du temps à l’aide de l’autocorrélation et de la détection des tendances.
Analyse des séries temporelles est une leçon R Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 3. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage R Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours R Academy comprend 3 leçons au total.
Introduction à l’analyse des séries temporelles
Introduction à l’analyse des séries temporelles
L’analyse des séries temporelles sert à étudier des points de données recueillis au fil du temps et à identifier les tendances, la saisonnalité et les motifs.
Charger des données de séries temporelles
Charger des données de séries temporelles
Utilisez la fonction ts() pour créer un objet de série temporelle dans R.
data <- ts(c(100, 120, 130, 150, 170, 180), start=c(2020,1), frequency=12)
plot(data, main='Time Series Data')Décomposer une série temporelle
Décomposer une série temporelle
La fonction decompose() décompose une série temporelle en composantes tendancielle, saisonnière et aléatoire.
decomposed <- decompose(data)
plot(decomposed)Identifier les tendances
Identifier les tendances
Les moyennes mobiles lissent les fluctuations afin de faire apparaître les tendances à long terme.
library(zoo)
trend <- rollmean(data, k=3, fill=NA)
plot(data, type='l')
lines(trend, col='red', lwd=2)Détecter la saisonnalité
Détecter la saisonnalité
La saisonnalité désigne des motifs qui se répètent à intervalles fixes.
plot(decomposed$seasonal, main='Seasonal Component')Autocorrélation dans les séries temporelles
Autocorrélation dans les séries temporelles
La fonction acf() mesure les corrélations entre les valeurs passées et présentes.
acf(data, main='Autocorrelation Plot')Prévisions avec ARIMA
Prévisions avec ARIMA
ARIMA (moyenne mobile intégrée autorégressive, AutoRegressive Integrated Moving Average) est un modèle courant de prévision des séries temporelles.
library(forecast)
model <- auto.arima(data)
forecasted <- forecast(model, h=5)
plot(forecasted)Évaluer la précision des prévisions
Évaluer la précision des prévisions
Utilisez l’erreur absolue moyenne (MAE) et la racine de l’erreur quadratique moyenne (RMSE) pour mesurer la précision des prévisions.
accuracy(forecasted)Résumé
Résumé
Dans cette leçon, vous avez appris :
- Comment créer et analyser des données de séries temporelles.
- Comment détecter les tendances, la saisonnalité et l’autocorrélation.
- Comment effectuer des prévisions avec ARIMA et évaluer les prédictions.
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Analyse des séries temporelles » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Analyse des séries temporelles » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours R Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours R Academy comprend 3 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Analyse des séries temporelles » ?
Apprenez à analyser et à prévoir des données recueillies au fil du temps à l’aide de l’autocorrélation et de la détection des tendances. Tu pratiques R Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer R Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. R Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 3.
Combien de temps prend la leçon « Analyse des séries temporelles » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon R Academy ?
Oui. Chaque leçon R Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Modèles de régression
- Analyse des séries temporelles
- Fondamentaux de l’apprentissage automatique