La prévision de séries chronologiques est une méthode de prévision d’événements futurs basée sur des données historiques. Cela implique d’analyser des points de données à partir d’un ensemble de données chronologiques et de faire des prédictions sur l’avenir. Les prévisions de séries chronologiques sont souvent utilisées dans les analyses commerciales, économiques et financières.
La prévision de séries chronologiques est utilisée pour identifier les tendances, la saisonnalité et les anomalies dans les données. L'analyse des tendances examine l'orientation globale des données et est utilisée pour prédire les changements futurs. L'analyse de saisonnalité recherche des tendances dans les données qui se produisent à intervalles réguliers, telles que les ventes hebdomadaires ou les données mensuelles de température. La détection des anomalies recherche des modèles anormaux ou inattendus dans les données.
La prévision de séries chronologiques peut être réalisée à l’aide de diverses méthodes mathématiques et statistiques. Les méthodes courantes incluent les modèles ARIMA (autorégressifs à moyenne mobile intégrée), la régression linéaire et les réseaux de neurones artificiels (ANN).
Les modèles ARIMA sont l’une des méthodes les plus populaires pour la prévision de séries chronologiques. Ils sont utilisés pour identifier et mesurer les composantes d'une série chronologique, telles que la tendance, la saisonnalité et le bruit. Le modèle peut ensuite être utilisé pour prévoir les valeurs futures.
La régression linéaire est utilisée pour la prévision de séries chronologiques lorsque les points de données sont indépendants les uns des autres. Le modèle de régression linéaire est utilisé pour identifier et modéliser la relation entre un seul prédicteur et une variable de réponse.
Les ANN sont utilisés pour la prévision de séries chronologiques lorsque les points de données dépendent les uns des autres et lorsque les données ont des relations et des modèles complexes. Les ANN utilisent des couches de nœuds connectés pour identifier les modèles et les tendances dans les données.
Les prévisions de séries chronologiques peuvent être utilisées pour prédire et analyser les cours boursiers, les ventes, les modèles de température, la demande d’énergie et bien plus encore. Il peut fournir aux organisations des informations précieuses et les aider à prendre des décisions éclairées.
