Projet de prédiction d'électricité en France à partir de données réelles. Manipulation de données, modélisation de type régression linéaire, ainsi que différentes modélisations de séries temporelles (Holt-Winters, SARIMA).
Pour ce projet, les données ont été manipulées en Python sur support Jupyter Notebook. Traitement effectué (correction de l'effet température, désaisonnalisation, etc.), représentation graphique des séries temporelles, avant et après traitement.
Données mensuelles de consommation totale d'électricité en énergie
Données météo pour corriger l'effet température
Les consommations en électricité sont exprimées en Gigawatt (GWh).
- Maîtriser les méthodes de lissage et la méthode de Holt-Winters
- Maîtriser les notions de composantes et de modèles de décomposition
- Maîtriser la méthode ARMA
- Représenter graphiquement une série temporelle
Si vous n'avez jamais installé Python, alors autant installer directement la distribution Anaconda. Anaconda est donc une distribution Python, faite pour la Data Science.
De cette manière on peut installer Python et ses librairies de Data Science Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scipy, Numpy etc… Mais aussi le notebook Jupyter, qui reste incontournable et vivement recommandé! C'est par ici : Anaconda
Si vous souhaitez lancer le projet, il sera nécessaire d'installer Jupyter Notebook sur votre mahcine. La doc. Jupyter est accessible via : Jupyter Documentation
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install jupyter
Pour tester l'installation, vous pouvez taper dans votre console la commande suivante :
jupyter notebook
Pour installer python ainsi que les librairies de Data Science, il est fortement recommandé d'installer la distribution Anaconda.
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install numpy
pip install scipy
Nalron (Nicolas Pasero) Persona - Initial work - Github Nalron