Analyse de tendances et prévisions

Voir au-delà des chiffres actuels

Les statistiques descriptives vous disent ce qui s’est passé. L’analyse de tendances vous dit ce qui est en train de se passer. Les prévisions vous disent ce qui pourrait arriver. Avec ChatGPT et Code Interpreter, vous pouvez réaliser ces trois niveaux d’analyse sans écrire une ligne de code.

Identifier une tendance

Tendance linéaire

La forme la plus simple : vos données montent-elles ou descendent-elles ?

Trace le CA mensuel des 12 derniers mois avec une droite de tendance.
Indique le taux de croissance mensuel moyen et si la tendance
est statistiquement significative.

ChatGPT calcule une régression linéaire, trace la droite et vous donne le coefficient de détermination (R²) qui mesure la fiabilité de la tendance.

Tendance saisonnière

Beaucoup de données business suivent des cycles :

Décompose les ventes mensuelles en 3 composantes :
tendance de fond, saisonnalité et résidus.
Affiche les 3 courbes séparément.

ChatGPT utilise la décomposition saisonnière (STL ou seasonal_decompose de statsmodels) pour isoler chaque composante. Vous voyez clairement si la hausse de décembre est un effet saisonnier ou une vraie croissance.

Moyennes mobiles

Les moyennes mobiles lissent les variations et font ressortir la tendance de fond :

Trace le CA journalier brut et superpose une moyenne mobile
sur 7 jours et une sur 30 jours.

Prévisions simples

Projection linéaire

Pour une estimation rapide :

Projette le CA sur les 3 prochains mois en prolongeant
la tendance linéaire des 12 derniers mois.
Affiche l'intervalle de confiance à 95%.

L’intervalle de confiance est crucial — il montre la marge d’incertitude. Plus il s’élargit dans le futur, moins la prévision est fiable.

Prévision avec saisonnalité

Pour des données avec des patterns récurrents :

Utilise un modèle de prévision qui prend en compte la saisonnalité
pour estimer les ventes des 6 prochains mois.
Compare le résultat avec une simple projection linéaire.

ChatGPT peut utiliser des modèles comme Holt-Winters (lissage exponentiel triple) qui capturent à la fois la tendance et la saisonnalité.

Analyse de rupture

Parfois, la tendance change brusquement :

Identifie les points de rupture dans l'évolution du CA mensuel.
Y a-t-il des mois où la tendance change significativement de direction ?
Pour chaque rupture, indique la date et l'amplitude du changement.

Cette analyse est précieuse pour comprendre l’impact d’événements spécifiques : lancement de produit, changement de prix, événement externe.

Comparaison période par période

Year-over-Year (YoY)

Compare les ventes mois par mois entre 2025 et 2026.
Calcule la variation en pourcentage pour chaque mois
et surligne les mois en baisse.

Croissance séquentielle

Calcule la croissance séquentielle (mois vs mois précédent)
et affiche un graphique en barres avec les mois de croissance
en vert et les mois de baisse en rouge.

Utiliser o3-pro pour les prévisions

Pour les prévisions qui nécessitent l’intégration de facteurs contextuels :

En tenant compte de la saisonnalité, de la tendance de fond
et du fait que nous lançons un nouveau produit en avril,
estime les ventes du prochain trimestre.
Explique ton raisonnement étape par étape.

Le modèle o3-pro excelle dans ce type de raisonnement multi-facteurs où il faut combiner analyse quantitative et jugement contextuel.

Points clés à retenir

• La droite de tendance et le R² mesurent la direction et la fiabilité de la tendance
• La décomposition saisonnière sépare tendance, saisonnalité et bruit
• Les moyennes mobiles lissent les variations — choisissez la fenêtre selon votre granularité
• Toute prévision doit inclure un intervalle de confiance — pas de chiffre unique
• Les points de rupture identifient les moments où tout a changé