Analyseur de prevision et de saisonnalite

Projette des periodes futures a partir de donnees CSV ou JSON et affiche tendance, saisonnalite et residus

Importez des donnees CSV, JSON ou tableur avec une colonne temporelle et une colonne numerique. Loutil ajuste lun de trois modeles legers, projette des periodes futures avec intervalles de confiance et decompose la serie en tendance, saisonnalite et residu.

Notes sur les modeles :

  • ARIMA utilise une approximation legere de type ARIMA(1,1,0)
  • Le lissage exponentiel suit une mise a jour de type Holt
  • La tendance lineaire repose sur une regression sur lindex avec ajustement saisonnier

Comment remplir le formulaire :

  • Entree CSV ou JSON : collez un tableau ou un tableau dobjets
  • Fichier de donnees : televersez CSV, JSON, XLS ou XLSX
  • Colonne temporelle / valeur : indiquez les champs a analyser
  • Modele de prevision : choisissez lapproche
  • Periodes de prevision : nombre de lignes futures a generer
  • Longueur saisonniere : cycle utilise pour la decomposition
  • Niveau de confiance : controle la largeur des intervalles
  • Format dexport : previsualisez le resultat en JSON ou CSV

Exemples de résultats

1 Exemples

Prevoir des ventes hebdomadaires avec saisonnalite

Projette 8 periodes futures et verifie la stabilite du motif hebdomadaire.

Time Series Forecast & Seasonality Report
Voir paramètres d'entrée
{ "seriesInput": "timestamp,value\n2026-01-01,120\n2026-01-02,128\n2026-01-03,132\n2026-01-04,125\n2026-01-05,140\n2026-01-06,148\n2026-01-07,145\n2026-01-08,126\n2026-01-09,133\n2026-01-10,138", "timestampColumn": "timestamp", "valueColumn": "value", "model": "arima", "forecastPeriods": 8, "seasonLength": 7, "confidenceLevel": "0.95", "exportFormat": "json" }

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Maximum file size: 20MB Supported formats: text/csv, application/json, application/vnd.ms-excel, application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet, .csv, .json, .xls, .xlsx

Points clés

Catégorie
Données et tableaux
Types d’entrée
textarea, file, text, select, number
Type de sortie
html
Couverture des échantillons
4
API disponible
Yes

Vue d’ensemble

L'Analyseur de prévision et de saisonnalité est un outil puissant permettant de projeter des périodes futures à partir de vos données temporelles au format CSV, JSON ou Excel. En utilisant des modèles légers comme ARIMA, le lissage exponentiel ou la tendance linéaire, il décompose vos séries en tendance, saisonnalité et résidus, tout en générant des prévisions avec des intervalles de confiance précis.

Quand l’utiliser

  • •Pour anticiper les ventes futures en identifiant les cycles hebdomadaires ou mensuels récurrents.
  • •Pour analyser la tendance de fond d'une métrique en isolant les variations saisonnières.
  • •Pour générer rapidement des projections de données avec des intervalles de confiance sans nécessiter de code complexe.

Comment ça marche

  • •Importez vos données temporelles en collant un texte CSV/JSON ou en téléversant un fichier (CSV, JSON, XLS, XLSX).
  • •Indiquez les noms exacts de la colonne temporelle et de la colonne de valeur à analyser.
  • •Sélectionnez le modèle de prévision (ARIMA, lissage exponentiel ou tendance linéaire), le nombre de périodes à projeter et la longueur du cycle saisonnier.
  • •Obtenez un rapport visuel complet décomposant la série et exportez les données prévisionnelles au format JSON ou CSV.

Cas d’usage

Prévision de la demande et gestion des stocks pour le commerce de détail.
Analyse du trafic web pour anticiper les pics de charge des serveurs.
Suivi et projection des revenus financiers mensuels avec correction des effets saisonniers.

Exemples

1. Prévision des ventes hebdomadaires

Analyste des ventes
Contexte
L'entreprise souhaite anticiper les ventes des 8 prochains jours en tenant compte des fluctuations habituelles de la semaine.
Problème
Générer une prévision fiable à court terme basée sur l'historique récent.
Comment l’utiliser
Collez les données CSV des ventes quotidiennes, définissez la colonne temporelle sur `timestamp` et la valeur sur `value`. Choisissez le modèle ARIMA, 8 périodes de prévision et une longueur saisonnière de 7.
Configuration d’exemple
Modèle: ARIMA, Périodes: 8, Saison: 7, Confiance: 95%, Format: JSON
Résultat
Un rapport visuel affiche la tendance des ventes, isole le motif hebdomadaire et fournit les valeurs projetées pour les 8 prochains jours avec une bande de confiance de 95 %.

2. Analyse de la tendance du trafic web

Responsable Marketing
Contexte
Le site web connaît des pics de trafic tous les mois, ce qui masque la croissance réelle à long terme.
Problème
Isoler la tendance de fond en supprimant l'effet de la saisonnalité mensuelle.
Comment l’utiliser
Téléversez le fichier `trafic_mensuel.xlsx`, indiquez les colonnes `date` et `visites`. Sélectionnez le modèle de tendance linéaire et une longueur saisonnière de 12.
Configuration d’exemple
Modèle: Linear Trend, Périodes: 12, Saison: 12, Confiance: 90%, Format: CSV
Résultat
L'outil décompose la série temporelle, révélant clairement la croissance sous-jacente du trafic indépendamment des pics saisonniers, et projette les visites pour l'année suivante.

Tester avec des échantillons

json, csv, xml
Exemples CSV
Fichiers CSV d'exemple avec divers types de données, tailles et niveaux de complexité
preferred input family json,csv
json, csv
Exemples Python
Exemples de code Python et démonstrations Hello World
preferred input family json,csv
json, csv
Echantillons XLSX
Echantillons XLSX pour tests d analyse de feuilles et extraction de donnees
preferred input family xls,xlsx
xls, xlsx
Exemples de Communication Temps Réel WebRTC
Exemples complets WebRTC pour communication audio/vidéo P2P, canaux de données, partage d'écran et serveur de signalisation
title token time
json

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FAQ

Quels formats de fichiers sont pris en charge ?

Vous pouvez importer des données en collant du texte brut (CSV, JSON) ou en téléversant des fichiers aux formats CSV, JSON, XLS et XLSX.

Quelle est la différence entre les modèles proposés ?

ARIMA utilise une approximation légère (1,1,0), le lissage exponentiel met à jour le niveau et la tendance (type Holt), et la tendance linéaire applique une régression sur l'index avec ajustement saisonnier.

Comment définir la longueur saisonnière ?

La longueur saisonnière correspond au cycle de vos données. Par exemple, utilisez 7 pour des données quotidiennes avec un cycle hebdomadaire, ou 12 pour des données mensuelles sur une année.

À quoi sert le niveau de confiance ?

Le niveau de confiance (de 80 % à 99 %) détermine la largeur des intervalles de prévision. Un niveau plus élevé élargit la bande pour garantir une plus grande probabilité que les valeurs futures s'y trouvent.

Puis-je exporter les résultats de la prévision ?

Oui, vous pouvez prévisualiser et exporter les lignes de prévision générées au format JSON ou CSV selon votre choix dans le formulaire.

Documentation de l'API

Point de terminaison de la requête

POST /fr/api/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer

Paramètres de la requête

Nom du paramètre Type Requis Description
seriesInput textarea Non -
dataFile file (Téléchargement requis) Non -
timestampColumn text Oui -
valueColumn text Oui -
model select Non -
forecastPeriods number Non -
seasonLength number Non -
confidenceLevel select Non -
exportFormat select Non -

Les paramètres de type fichier doivent être téléchargés d'abord via POST /upload/time-series-forecast-seasonality-analyzer pour obtenir filePath, puis filePath doit être passé au champ de fichier correspondant.

Format de réponse

{
  "result": "
Processed HTML content
",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}
HTML: HTML

Documentation de MCP

Ajoutez cet outil à votre configuration de serveur MCP: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-time-series-forecast-seasonality-analyzer": {
      "name": "time-series-forecast-seasonality-analyzer",
      "description": "Projette des periodes futures a partir de donnees CSV ou JSON et affiche tendance, saisonnalite et residus",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=time-series-forecast-seasonality-analyzer",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Vous pouvez chaîner plusieurs outils, par ex.: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, max 20 outils.

Prend en charge les liens de fichiers URL ou la codification Base64 pour les paramètres de fichier.

Si vous rencontrez des problèmes, veuillez nous contacter à [email protected]