La recherche en ligne sur les séries chronologiques est utile lorsque les entreprises ont besoin de comprendre les tendances, les cycles et la saisonnalité sur une longue période. Elle est particulièrement utile pour la planification d'entreprise, la prise de décision stratégique et les prévisions.

• 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.

Par exemple, une grande entreprise de télécommunications a demandé au CNR de mesurer la satisfaction mensuelle de ses clients. À l'aide d'une enquête chronologique en ligne, l'entreprise a pu suivre l'évolution de la satisfaction des clients dans le temps et identifier les périodes où le niveau de satisfaction baissait. Après avoir analysé les résultats, l'entreprise a ajusté ses services afin de mieux répondre aux besoins des clients. Après avoir mis en œuvre la nouvelle stratégie, l'entreprise a suivi l'évolution des indicateurs de satisfaction de la clientèle et a utilisé la recherche pour confirmer que les changements avaient amélioré la satisfaction de la clientèle.