![Suivi de la recherche](https://e2q8b2j3.rocketcdn.me/wp-content/uploads/2023/05/tracking-kep.webp)
Suivi
- Tendances : Quelle est l'orientation à long terme du phénomène étudié ?
- Cycles : Existe-t-il des schémas récurrents dans les séries temporelles étudiées ?
- Saisonnalité : Comment les facteurs saisonniers influencent-ils le phénomène étudié ?
- Prévisions : Quels changements les données peuvent-elles suggérer pour l'avenir ?
- Analyse des tendances : Déterminer la direction à long terme du phénomène étudié.
- Analyse du cycle : Examine les schémas répétitifs dans les séries de données.
- Analyse saisonnière : Analyser la saisonnalité et son impact sur le phénomène étudié.
- Prévisions de séries temporelles : Utiliser les données passées pour prévoir les tendances et les modèles futurs.
- Statistiques descriptives : Décrit les caractéristiques de base de l'ensemble de données.
- Fonction d'autocorrélation : Analyse la corrélation des données avec elles-mêmes à différents moments.
- Modélisation des séries temporelles : Il permet de modéliser le changement et de prédire l'avenir.prédire les tendances futures.
La recherche en ligne sur les séries temporelles est extrêmement utile pour les entreprises car elle leur permet de prendre les décisions les plus éclairées. En effet, les données de séries chronologiques permettent aux entreprises d'identifier les tendances, de faire des prévisions et de comprendre les effets de la saisonnalité. Elles peuvent ainsi prendre des décisions plus éclairées et fondées sur des données, ce qui, à long terme, accroît leur efficacité et leur compétitivité.
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