CATALOGUE Code & Data Formation Python Maîtrisez Python : Analyse et visualisations des données

Analyse des Séries Temporelles avec Plotly.express

Retour à la formation
Chapitre 6 Leçon 4
Précédent
Suivant

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

Détails de la leçon

Description de la leçon

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.

Objectifs de cette leçon

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.

Prérequis pour cette leçon

Avant de visionner cette vidéo, il est recommandé d'avoir des connaissances de base en Python, en manipulation de DataFrames avec Pandas, et une compréhension élémentaire de Plotly.express.

Métiers concernés

Les concepts abordés dans cette vidéo sont particulièrement utiles pour les professions de data analyst, data scientist, et business analyst, où l'analyse des séries temporelles et la visualisation de données sont cruciales.

Alternatives et ressources

Des alternatives à Plotly.express incluent matplotlib, Seaborn, et bokeh pour la visualisation de données.

Questions & Réponses

La fonction px.line est utilisée pour créer des graphiques en ligne simples et pour analyser des séries temporelles dans des DataFrames.
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.
Vous pouvez réduire la pollution visuelle en modifiant le fond du graphique, par exemple en l'effaçant complètement pour rendre le graphique plus lisible.