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Analyse des Séries Temporelles avec Plotly.express

Les séries temporelles
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Maîtrisez Python : Analyse et visualisations des données
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Introduction à la Visualisation des Séries Temporelles

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo sont d'enseigner comment analyser des séries temporelles, identifier des tendances saisonnières, utiliser Plotly.express pour visualiser ces données, et améliorer la lisibilité des graphiques.

Résumé

Dans cette leçon, apprenez à analyser les séries temporelles de vos données de ventes en utilisant Plotly.express pour identifier les tendances et saisonnalités.

Description

Cette vidéo didactique vous guide à travers l'analyse des séries temporelles en utilisant le framework Plotly.express. Vous commencerez par importer les données de votre magasin SuperStore et écrire le code minimal pour générer une série temporelle. La vidéo vous expliquera l'importance de vérifier la saisonnalité dans vos données, en utilisant la fonction px.line. Les paramètres x, y, et title seront explorés en profondeur pour créer des visualisations claires et informatives.

Il est également démontré comment regrouper et trier votre DataFrame par date de commande pour obtenir des graphiques pertinents. À travers des exemples concrets, vous identifierez des pics de ventes et des périodes de saisonnalité comme les mois de mars et septembre-octobre.

La vidéo poursuit avec des techniques avancées pour améliorer vos graphiques, comme l'utilisation de couleurs pour évaluer les ventes par région et l'affichage contrôlé des libellés pour comparer différentes zones géographiques. Vous apprendrez aussi à réduire la “pollution visuelle” de vos graphiques en modifiant le fond du graphique.

Enfin, l'utilisation de l'option LinesPlusMarkers dans la fonction UpdateTraces est expliquée pour distinguer les données réelles des points intermédiaires, en prenant l'exemple des ventes de janvier 2016.

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Questions fréquentes

Quelle est l'utilisation principale de la fonction px.line dans Plotly.express ?
La fonction px.line est utilisée pour créer des graphiques en ligne simples et pour analyser des séries temporelles dans des DataFrames.
Pourquoi est-il important de vérifier la saisonnalité dans les données de ventes ?
Il est important de vérifier la saisonnalité afin d'identifier les périodes récurrentes de hausse ou de baisse des ventes, ce qui permet d'améliorer les stratégies commerciales.
Comment pouvez-vous réduire la 'pollution visuelle' dans vos graphiques ?
Vous pouvez réduire la pollution visuelle en modifiant le fond du graphique, par exemple en l'effaçant complètement pour rendre le graphique plus lisible.
6 commentaires
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améliefiale
Il y a 4 mois
Bonne formation, mais il manque les supports de cours
améliefiale
Il y a 4 mois
Bonne formation, mais il manque les supports de cours
elephorm-1464076@addviseo.com
Il y a 1 an
Bonne formation mais vraiment dommage de ne pas avoir au moins les liens des supports de cours.
nicolasmichaux1
Il y a 2 ans
Bonnne formation mais aucun support de cours
lebris.gilles76
Il y a 3 ans
Très bien , mais il manque les supports de cours
antoinem
Il y a 3 ans
Bien mais il manque les supports de cours