Quelles sont les caractéristiques de la prévision avec des fêtes et des événements rares?

La prévision des séries temporelles en tenant compte des jours fériés et des événements rares nécessite une approche particulière, car ces événements peuvent influencer de manière significative le comportement des données, mais ils se produisent de manière irrégulière.

Caractéristiques :

• Inclure des caractéristiques supplémentaires (features) : il est nécessaire d'ajouter des indicateurs de jours fériés, de weekends et d'événements rares dans le modèle pour qu'il puisse en tenir compte.
• Influence non linéaire et imprévisible : l'effet des jours fériés peut varier d'une année à l'autre, ce qui complique la modélisation.
• Manque de données sur les événements rares : peu d'exemples pour l'entraînement, ce qui réduit la qualité de la prévision.
• Utilisation de modèles spécialisés : par exemple, Prophet de Facebook, qui peut prendre en compte la saisonnalité et les jours fériés.

Exemple : lors de la prévision des ventes dans un magasin, il faut considérer que lors des jours fériés, les ventes peuvent augmenter ou diminuer brusquement, et le modèle doit le refléter à travers des variables supplémentaires ou des composants saisonniers spéciaux.