Données de série temporelle

Une série temporelle est un ensemble ordonné de mesures prises à intervalles réguliers, par exemple, le cours journalier des valeurs boursières ou les données de ventes hebdomadaires. L'objet des mesures peut correspondre à un élément qui représente un intérêt pour vous et il est généralement possible de classer chaque série dans l'une des catégories suivantes :

• Dépendante. Série que vous souhaitez prévoir.
• Prédicteur. Série qui peut contribuer à expliquer la cible (par exemple, utilisation d'un budget publicitaire pour prévoir les ventes). Il n'est possible d'utiliser les prédicteurs qu'avec les modèles ARIMA.
• Evénement. Série spéciale de prédicteurs utilisée pour représenter les incidents récurrents prévisibles (par exemple, les promotions).
• Intervention. Série spéciale de prédicteurs utilisée pour représenter les incidents passés à caractère exceptionnel (par exemple, une panne de courant ou une grève des employés).

Les intervalles peuvent représenter toute unité de temps, mais doivent être les mêmes pour toutes les mesures. De plus, tout intervalle pour lequel il n'existe pas de mesure doit être défini comme valeur manquante. Par conséquent, le nombre d'intervalles comportant des mesures (y compris ceux présentant des valeurs manquantes) définit la durée de l'étendue historique des données.