Visualiseur de Séries Temporelles

Importez un fichier CSV avec une colonne de date, sélectionnez une ou plusieurs colonnes de valeurs numériques et obtenez instantanément un graphique linéaire interactif — directement dans votre navigateur. Ajoutez une moyenne mobile centrée pour lisser le bruit et révéler les tendances sous-jacentes.

Qu’est-ce qu’une série temporelle ?

Une série temporelle est une suite de données indexées dans l’ordre chronologique : cours boursiers journaliers, températures horaires, trafic web hebdomadaire. Le temps est toujours sur l’axe des abscisses, une ou plusieurs grandeurs numériques sur l’axe des ordonnées.

La visualisation d’une série temporelle permet de répondre aux questions suivantes :

Y a-t-il une tendance haussière ou baissière sur la période ?
Existe-t-il des patterns saisonniers — pics et creux récurrents à intervalles prévisibles ?
Y a-t-il des sauts ou chutes soudains suggérant des événements externes ?
Quelle est la volatilité par rapport à la tendance générale ?

Moyenne mobile

Une moyenne mobile simple (MMS) lisse une série en remplaçant chaque valeur par la moyenne d’une fenêtre de valeurs environnantes. Cet outil utilise une MMS centrée : pour une fenêtre de taille w, la valeur lissée à l’indice i est la moyenne des indices i − ⌊w/2⌋ à i + ⌊w/2⌋. Les points de bord sans fenêtre complète sont omis plutôt que complétés par des zéros.

Choisir la bonne taille de fenêtre :

Petite (3–5) : lissage léger, préserve les détails — idéal pour des données journalières.
Moyenne (7–14) : une à deux semaines pour des données quotidiennes ; classique en finance.
Grande (30–90) : révèle la tendance long terme, supprime les variations saisonnières.

Utilisation

Importer un CSV (glisser-déposer ou coller).
Choisir la colonne de temps dans la liste déroulante — les colonnes de dates sont auto-détectées.
Cocher les colonnes de valeurs ; chacune produit une ligne colorée.
Activer optionnellement la moyenne mobile et régler la taille de la fenêtre.
Lire le tableau de synthèse : min, max, moyenne, dernière valeur et variation totale en pourcentage.

Cas d’usage courants

Finance : comparer les prix de clôture journaliers de plusieurs actifs.
Météo : visualiser la température ou les précipitations sur des mois ou des années.
Analytique web : suivre les vues de pages, sessions ou conversions par jour ou semaine.
Sciences : représenter des mesures au fil des étapes d’une expérience.

Confidentialité

Tous les calculs s’effectuent localement dans votre navigateur. Aucune donnée n’est transmise à un serveur. Taille de fichier maximale : 5 Mo.

Références

Chatfield, C. (2003). The Analysis of Time Series: An Introduction. Chapman & Hall/CRC.
Hyndman, R.J., Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice. OTexts.