Observations relatives aux données pour la fonction Décomposition

Pour garantir la validité de vos résultats, prenez en compte les indications suivantes lorsque vous collectez des données, effectuez une analyse et interprétez vos résultats.

Enregistrer les données dans l'ordre chronologique

Les données de série chronologique doivent être collectées à intervalles réguliers et consignées par ordre chronologique. Vous devez enregistrer les données dans une feuille de travail dans l'ordre dans lequel vous les avez collectées. Si les données ne sont pas enregistrées par ordre chronologique, vous ne pouvez pas étudier la présence de schémas temporels dans les données. Toutefois, vous pouvez toujours utiliser la fonction Nuage de points pour étudier la relation entre deux variables continues.

Collecter suffisamment de données pour mettre à jour des tendances ou des schémas

Collectez suffisamment de données pour évaluer entièrement les tendances ou les schémas dans les données. Par exemple, vous devez collecter suffisamment de données pour vous assurer que les schémas observés sont des schémas à long terme et non des anomalies à court terme.

Collecter les données à intervalles appropriés

Sélectionnez l'intervalle de temps en fonction des schémas à détecter. Par exemple, pour rechercher des schémas observables d'un mois sur l'autre dans un procédé, collectez les données au même moment chaque mois. Si vous collectez vos données chaque semaine, le schéma mensuel sera "pollué" par les données hebdomadaires. De même, si vous collectez vos données chaque trimestre, le schéma mensuel ne sera plus évident car "noyé" dans la moyenne des données trimestrielles.

Si vous recherchez des tendances générales ou des décalages dans les données en fonction du temps, et non pas des schémas associés à un intervalle de temps spécifique, la longueur de cet intervalle est moins importante.

Vos données doivent présenter une composante de saisonnalité

Si vos données ne présentent ni tendance ni composante de saisonnalité, utilisez Moyenne mobile ou Lissage exponentiel simple.Si vos données présentent une tendance, mais pas de composante de saisonnalité, utilisez Analyse de tendance ou Lissage exponentiel double.

Vos données doivent inclure au moins 4 ou 5 cycles saisonniers complets

Si vous ne disposez pas de suffisamment de cycles complets, vous n'avez probablement pas assez de données pour calculer des estimations raisonnables des indices saisonniers.