Capsule 3 - Préparer les données temporelles
MQT-2101 - Analyse et modélisation des données
Pourquoi ça compte
Un mois absent peut-il être traité comme un mois observé?
Une panne de collecte et une fermeture n’ont pas le même sens. Un nettoyage automatique peut déformer la série.
Objectifs de la capsule
- Auditer le calendrier et les mesures.
- Justifier le traitement des anomalies.
- Limiter le prétraitement à l’information disponible.
Quatre vérifications
Calendrier
doublons et périodes absentes
Mesure
NA, zéro, unités
Contexte
extrêmes et ruptures
Mensuel ne signifie pas trente jours
Valeur manquante ou période absente
Date présente, NA
La mesure manque
Date absente
Le calendrier a un trou
Retirer une ligne ne rend pas les périodes voisines consécutives.
Imputer exige une règle
Historique
estimer avec l’information déjà disponible
Sensibilité
comparer plusieurs traitements
Espacement irrégulier
Événements
arrivées à des heures variables
Agrégation
compte par jour ou semaine
Extrême : erreur ou événement?
Erreur vérifiée
corriger et documenter
Événement réel
conserver ou modéliser le contexte
Sans justification, ne pas supprimer automatiquement.
Combien d’années utiliser?
Historique long
davantage de répétitions
Historique récent
meilleure pertinence après une rupture
Les variables externes arrivent-elles à temps?
Connues à l’origine
calendrier, fermeture planifiée
Inconnues
prix réalisé, demande future
À retenir
Repérer
les anomalies de calendrier
Documenter
chaque traitement
Respecter
l’information à l’origine
Production autonome 6.3
Auditez les dates et les valeurs manquantes sur l’apprentissage. Proposez un traitement documenté pour un mois absent, une erreur de saisie confirmée et un événement réel.
Auto-vérification
- J’ai distingué une valeur manquante, un zéro et une période absente.
- J’ai justifié séparément le traitement d’un mois absent, d’une erreur de saisie et d’un événement réel.
- Mes traitements sont estimés uniquement à partir des données d’apprentissage.
