Les séries temporelles

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Maîtrisez Python : Analyse et visualisations des données
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Apprendre à utiliser Python pour l’analyse et la visualisation des données.

Si vous souhaitez apprendre à traiter, analyser et visualiser les données avec Python de manière autonome, cette formation est pour vous !

Dans cette formation, vous apprenez à utiliser Google Colaboratory qui est la plateforme SaaS pour utiliser Jupyter sans nécessité d’installation.

Après avoir repris les bases de Jupyter, vous découvrez les bases de Python. Vous apprenez ensuite à charger tous types de données et notamment les fichiers de types Excel, vous apprenez comment nettoyer ce type de fichiers, ainsi que la gestion des valeurs manquantes et les valeurs aberrantes dans vos jeux de données.

Après avoir revu les bases des statistiques, vous apprenez comment gérer des rapports complets pour l’analyse de vos données. 

Enfin, vous passez à la partie visualisation des données, vous apprenez à créer tous types de diagrammes, que ce soit des diagrammes en bâtons, des nuages de points mais également des cartes de chaleurs qui vous donneront des informations très utiles sur le jeu de données à manipuler.

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Dans cette vidéo, nous allons aborder les séries temporelles. Encore une fois, nous allons importer les ressources de notre magasin SuperStore et nous allons commencer par établir le code minimal pour une série temporelle. Lorsque vous allez analyser des ventes sur une échelle de temps, une des premières informations à vérifier, c'est s'il n'y a pas de saisonnalité, c'est-à-dire des périodes où vous observez une augmentation ou une diminution significative des ventes. La fonction à utiliser dans ce cas est px.line, px étant, encore une fois, l'alias de Plotly.express. Le paramètre x définit quelles colonnes utiliser dans votre DataFrame en abscisse. Le paramètre y définit quelles colonnes utiliser dans votre DataFrame en ordonnée. Le paramètre title définit le titre du diagramme. Enfin, la fonction px.line retourne un objet figure qui affichera une série temporelle lors de l'exécution de la fonction shaw. Oui, ça ressemble beaucoup à la vidéo précédente, c'est normal, c'est exactement la même fonction et exactement les mêmes paramètres. C'est un des intérêts d'utiliser Plotly.express. Alors, on va devoir encore une fois traiter un petit peu notre DataFrame pour regrouper les ventes, ou plutôt le nombre d'achats, par date de commande, puis nous allons trier ça par date, de sorte à avoir le titre diagramme suivant rendu, encore une fois, en deux lignes de code. Alors ici, on a déjà des informations. Nous avons un pic local ici en mars, ici en septembre, ici en septembre, ici en octobre, et ici en mars. Il y a donc potentiellement une saisonnalité sur les mois de mars et sur la période septembre-octobre, en tout cas en première analyse des ventes de ce jeu de données. Comme nous l'avions fait précédemment, on peut aussi jouer sur les couleurs pour essayer d'évaluer nos données au regard d'une troisième variable. Si vous souhaitez, par exemple, évaluer les ventes réalisées quotidiennement par les différentes régions, on va pouvoir ajouter cette variable en tant que couleur. Ce qui est intéressant ici, c'est qu'en cliquant sur chacun des libellés de la légende, vous aurez la possibilité de mettre en surbrillance une ou plusieurs de ces régions et pouvoir établir une comparaison. Le code reste strictement le même. Il aura fallu juste rajouter « régions » dans la sélection et dans le groupe By de sorte à avoir l'information correspondante dans le data frame manipulé. On note ici le paramètre Color qui est réutilisé. Nous arrivons maintenant à ce résultat-là. Comme je vous le disais, ici, les libellés sont activables et désactivables de sorte à pouvoir faire une comparaison précise, par exemple, entre deux régions. Ou, au contraire, ne garder qu'une seule région en surbrillance. Une des premières améliorations possibles de ce diagramme, c'est de limiter la pollution visuelle. Si, par exemple, on reprend exactement le même diagramme, mais qu'on décide d'effacer complètement le background, c'est-à-dire le fond, on arrive à ce résultat qui est, de mon point de vue, un petit peu plus lisible. Enfin, on va pouvoir afficher des marqueurs de données. On peut être habitué à des lignes, mais on sait très bien que les lignes ne sont que des liaisons virtuelles entre deux lignes de notre data frame, par exemple. Il peut être intéressant pour votre public de savoir quels points de ces lignes correspondent à des points réels, à des jeux de données réels, et quels sont, finalement, les points qui correspondent à des liaisons entre deux points réels. Pour cela, nous utiliserons la fonction UpdateTraces avec le mode et la valeur LinesPlusMarkers. Ça permettra de garder l'affichage des lignes, mais également d'afficher les marques sur les points réels de données. Nous allons ici faire une sélection sur le jeu de données précédent, en ne conservant que le mois de janvier de 2016, en effectuant une query sur ce data frame. Une fois ceci fait, nous rajoutons l'option LinesPlusMarkers au mode de la fonction UpdateTraces, et nous avons le rendu suivant. Comme vous pouvez le voir, ici nous conservons les lignes, et à chaque point va correspondre une ligne ou une donnée réelle de notre data frame.

Programme détaillé de la formation

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elephorm-1464076@addviseo.com
Il y a 2 months
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Bonne formation mais vraiment dommage de ne pas avoir au moins les liens des supports de cours.
nicolasmichaux1
Il y a 1 year
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Bonnne formation mais aucun support de cours
lebris.gilles76
Il y a 2 years
Commentaire
Très bien , mais il manque les supports de cours
antoinem
Il y a 2 years
Commentaire
Bien mais il manque les supports de cours
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