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    • Objectifs du chapitre

      1. Comprendre les séries temporelles et identifier leurs composantes et leurs indices descriptifs.
      2. Analyser les tendances.
      3. Mesurer la similarité entre les séries temporelles.
      4. Rechercher des motifs fréquent.
      5. Classifier des séries temporelles et effectuer du clustering.
    • Contenu du chapitre ملف

      Ce chapitre explore l’analyse des séries temporelles. Il couvre les indices descriptifs, l’identification des tendances, les mesures de similarité, ainsi que les méthodes de classification, de clustering et de détection d’anomalies.

    • Références

      Vous pouvez consulter ces sources supplémentaires pour approfondir vos connaissances sur l'analyse des séries temporelles:

      • Patel, P., Keogh, E., Lin, J., & Lonardi, S. (2002, December). Mining motifs in massive time series databases. In 2002 IEEE International Conference on Data Mining, 2002. Proceedings. (pp. 370-377). IEEE.
      • Gaudin, R., & Nicoloyannis, N. (2005, January). Apprentissage non supervisé de séries temporelles à l'aide des k-means et d'une nouvelle méthode d'agrégation de séries. In EGC (pp. 201-212). 
      • طي توسيع

        Activités d'apprentissage

        • Travail Pratique sur l'analyse des série temporelle واجب
          فتحت: الجمعة، 14 فبراير 2025، 12:00 AM
          تستحق: الجمعة، 21 فبراير 2025، 12:00 AM
          ينبغي للطلبة
          التأشير بأنه منجز

          Vous apprendrez dans ce travail comment manipuler, analyser et visualiser les données de séries temporelles en R. Vous apprendrez également comment estimer les tendances et faire des prévisions.

        • Test d'acquisition إختبار
          ينبغي للطلبة
          التأشير بأنه منجز

          Ce test évalue votre compréhension et votre acquisition des connaissances du chapitre 3.

    • Forum de discussion pour chapitre 3 منتدى