La plus innovante des solutions d'analyse exploratoire de données temporelles

A propos

Une équipe expérimentée

Retrouvez ci-dessous l'ensemble des tutoriels sur DeltaMetric Designer. Profitez de ces supports pour découvrir le potentiel de DeltaMetric à travers des petits exemples de fonctionnalités.

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Deltametric et Python

Deltametric parle enfin Python, et le fait savoir au monde.

Deltametric Designer 3.8, logiciel d’analyse exploratoire de vos données les plus complexes, vous permet désormais d’exploiter les API de Python pour analyser vos données multi-valuées.

Bénéficiez de vos API préférées pour analyser vos séries temporelles en masse ou vos distributions. Grâce à Python et R, vos données de capteurs, de sondages, vos données statistiques,
ou toutes autre données multivaluées peuvent être visualisées, croisées et analysées grâce aux fonctionnalités de visual mining de Deltametric.

Découvrez dans ce tutoriel comment appliquer vos premiers scripts python à chaque ligne de votre table Deltametric.

De la même façon qu’avec le langage R, vous pouvez désormais rédiger des scripts dans le langage Python puis les appliquer aux individus ou aux groupes d’individus d’une table Deltametric. 

Il vous suffit de définir quelles colonnes vous comptez utiliser dans le script, et récupérer les variables de sorties du script pour les stocker dans des tables Deltametric. Données de sorties multivaluées sont naturellement les bienvenues.

Avec Python et Deltametric, le visual mining franchit une nouvelle étape.

Pré-requis:

Vous devez
1. avoir installé un moteur Python sur votre ordinateur.
Pour un simple moteur : https://www.python.org/downloads/ par exemple
Pour un IDE complet : http://jupyter.org/install.html par exemple
2. Vous devez installer le package JEP
Utilisez la commande pip install jep. Ce package nécessite les package pandas et numpy
3. Lancez Deltametric Designer et allez dans le menu [Scripts:Python: Paramètres de Python…]
précisez les répertoires dans lesquels sont installés le moteur Python et le package jep.
Par exemple, si vous utilisez Jupyter notebook, sous Windows 10,
C:\Users\COMPTEUTILISATEUR\AppData\Local\Continuum\Anaconda3
et
C:\Users\COMPTEUTILISATEUR\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\Lib\site-packages\jep

POUR LES PRODUITS SUIVANTS :

Qualifier vos séries temporelles avec Python dans Deltametric

Python dans Deltametric, c’est un feu d’artifice d’outils d’exploration de vos séries temporelles.

Deltametric Designer 3.8, logiciel d’analyse exploratoire de vos données les plus complexes, vous permet désormais d’exploiter les API de Python pour analyser vos données multi-valuées.
Bénéficiez de vos API préférées pour analyser vos séries temporelles en masse ou vos distributions. Grâce à Python et R, vos données de capteurs, de sondages, vos données statistiques,
ou toutes autre données multivaluées peuvent être visualisées, croisées et analysées grâce aux fonctionnalités de visual mining de Deltametric.

Découvrez dans ce tutoriel comment qualifier chaque série temporelle de votre table Deltametric.

1. Nous allons tout d’abord calculer la valeur moyenne de chaque série temporelle avec un script Python,
2. Puis nous allons appeler une méthode Python pour décomposer chaque série temporelle en sa composante périodique et sa composante tendancielle. Deltametric nous permettra d’accéder aux résultats (des séries temporelles) et de naviguer parmi elles pour une meilleure compréhension des résultats.

Pré-requis:

Vous devez
1. avoir installé un moteur Python sur votre ordinateur.
Pour un simple moteur : https://www.python.org/downloads/ par exemple
Pour un IDE complet : http://jupyter.org/install.html par exemple
2. Vous devez installer le package JEP
Utilisez la commande pip install jep. Ce package nécessite les package pandas et numpy
3. Lancez Deltametric Designer et allez dans le menu [Scripts:Python: Paramètres de Python…]
précisez les répertoires dans lesquels sont installés le moteur Python et le package jep.
Par exemple, si vous utilisez Jupyter notebook, sous Windows 10,
C:\Users\COMPTEUTILISATEUR\AppData\Local\Continuum\Anaconda3
et
C:\Users\COMPTEUTILISATEUR\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\Lib\site-packages\jep

POUR LES PRODUITS SUIVANTS :

Analyser des groupes de séries temporelles avec Deltametric et Python

Une série temporelle, ça va, mais des milliers de séries temporelles à découvrir!
Quand Deltametric vient au secours de Python.

Deltametric Designer 3.8, logiciel d’analyse exploratoire de vos données les plus complexes, vous permet désormais d’exploiter les API de Python pour analyser vos données multi-valuées.
Bénéficiez de vos API préférées pour analyser vos séries temporelles en masse ou vos distributions. Grâce à Python et R, vos données de capteurs, de sondages, vos données statistiques,
ou toutes autre données multivaluées peuvent être visualisées, croisées et analysées grâce aux fonctionnalités de visual mining de Deltametric.

Découvrez dans ce tutoriel comment, avec Deltametric, nous pouvons appliquer un script Python sur des lots de séries temporelles

Grâce à son interface graphique de manipulation de données séries temporelles, Deltametric offre de nouvelles perspectives à l’analyse de multiples séries temporelles. Découvrez à travers cet exemple simple comment un script Python peut recevoir des groupes de séries temporelles, les analyser et profiter de Deltametric pour comprendre graphiquement les résultats.

Pré-requis:

Vous devez
1. avoir installé un moteur Python sur votre ordinateur.
Pour un simple moteur : https://www.python.org/downloads/ par exemple
Pour un IDE complet : http://jupyter.org/install.html par exemple
2. Vous devez installer le package JEP
Utilisez la commande pip install jep. Ce package nécessite les package pandas et numpy
3. Lancez Deltametric Designer et allez dans le menu [Scripts:Python: Paramètres de Python…]
précisez les répertoires dans lesquels sont installés le moteur Python et le package jep.
Par exemple, si vous utilisez Jupyter notebook, sous Windows 10,
C:\Users\COMPTEUTILISATEUR\AppData\Local\Continuum\Anaconda3
et
C:\Users\COMPTEUTILISATEUR\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\Lib\site-packages\jep

POUR LES PRODUITS SUIVANTS :

Qualification avancée de groupes de séries temporelles avec Python dans Deltametric

Il y a toujours un Velib’ de disponible dans votre arrondissement, mais mieux vaut ne pas être dans le XXème

Deltametric Designer 3.8, logiciel d’analyse exploratoire de vos données les plus complexes, vous permet désormais d’exploiter les API de Python pour analyser vos données multivaluées.

Bénéficiez de vos API préférées pour analyser vos séries temporelles en masse ou vos distributions. Grâce à Python et R, vos données de capteurs, de sondages, vos données statistiques,
ou toutes autre données multivaluées peuvent être visualisées, croisées et analysées grâce aux fonctionnalités de visual mining de Deltametric.

Découvrez dans ce tutoriel comment nous avons qualifié les évolutions des taux de disponibilité de Velib’ par arrondissement de Paris

Nous avons, grâce à un script Python, extrait chaque quartile à chaque pas de temps parmi les stations de chaque arrondissement, afin d’obtenir une qualification par quartile de l’évolution des taux de disponibilité par arrondissement.
Deltametric nous a permis de visualiser ces 5 séries temporelles par arrondissement et par jour et de comparer les jours et les arrondissements.
Vous ne pourrez plus dire que vous n’avez pas trouvé de Velib’.

Pré-requis:

Vous devez

  1.  avoir installé un moteur Python sur votre ordinateur.
    Pour un simple moteur : https://www.python.org/downloads/ par exemple
    Pour un IDE complet : http://jupyter.org/install.html par exemple
  2. Vous devez installer le package JEP
    Utilisez la commande pip install jep. Ce package nécessite les package pandas et numpy
  3. Lancez Deltametric Designer et allez dans le menu [Scripts:Python: Paramètres de Python…]
    précisez les répertoires dans lesquels sont installés le moteur Python et le package jep.
    Par exemple, si vous utilisez Jupyter notebook, sous Windows 10,
    C:\Users\COMPTEUTILISATEUR\AppData\Local\Continuum\Anaconda3
    et
    C:\Users\COMPTEUTILISATEUR\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\Lib\site-packages\jep

Retrouvez ci-dessous le script Python utilisé dans ce tutoriel

df = pandas.DataFrame()
for i in range(len(courbes)):
df[i] = courbes[i].y
retour = pandas.DataFrame()
retour[0] = courbes[0].x
retour[‘min’] = df.min(1)
retour[’25’] = df.quantile(.25,1)
retour[‘moyenne’] = df.mean(1)
retour[’75’] = df.quantile(.75,1)
retour[‘max’] = df.max(1)

POUR LES PRODUITS SUIVANTS :

Décomposez vos séries temporelles avec R Software

Découvrez avec cette vidéo comment utiliser les méthodes d’analyse de R software pour enrichir les tables de vos données Deltametric.

Grâce à la version 3.7 de Deltametric, profitez de R software pour analyser vos séries temporelles avec les outils de la communauté R tout en profitant des fonctionnalités de manipulation de données multi-valuées de Deltametric.

Connectez vous à votre instance de R Software et transférez à R vos données multi-valuées pour que R les traite.

Récupérez ensuite les résultats et continuer votre analyse exploratoire dans Deltametric pour bénéficiez des ces outils graphiques d’exploration.

La fonctionnalité « Recodage R » (du menu Scripts/R) permet d’appliquer un script R à chaque ligne d’une table Deltametric et de récupérer les informations que vous souhaitez pour les intégrer dans une table Deltametric.

Vous couples donc les fonctionnalités de visual-mining de Deltametric sur des données complexes comme les séries temporelles avec la puissance d’analyse des méthodes développées par la communauté R Software.

 

Dans cette vidéo, un script R décompose chaque série temporelle de la colonne de la table Deltametric. La tendance et la périodicité extraite sont insérées dans la table résultante. Ce qui nous permet d’exploiter chacune de ces informations pour explorer nos données.

POUR LES PRODUITS SUIVANTS :

Représenter les lignes de votre table dans un plan

Découvrez comment obtenir avec DeltaMetric une représentation spatiale de vos individus en les projetant tout en accédant aux informations qui les caractérisent.

POUR LES PRODUITS SUIVANTS :

Lisser une colonne de courbes

Découvrez avec cette vidéo comment lisser un liste de courbes, afin d’extraire la tendance de chacune d’entre d’elles, et ce en quelques clics.

POUR LES PRODUITS SUIVANTS :

Appliquer une fonction avec DeltaMetric

Découvrez avec cette vidéo comment combiner les valeurs des colonnes d’une ligne pour générer une nouvelle information caractérisant chaque ligne.

POUR LES PRODUITS SUIVANTS :

Modifier les échelles de vos courbes avec DeltaMetric

Découvrez avec cette vidéo comment modifier les échelles de chaque cellule au sein d’une colonne de graphiques pour mettre en avant l’information que vous recherchez.

POUR LES PRODUITS SUIVANTS :

Extraire des indicateurs avec DeltaMetric

Une courbe, ou une distribution contient de très nombreuses informations en un seul coup.

Découvrez avec cette vidéo comment ajouter une ou plusieurs colonnes d’indicateurs afin d’extraire certaines de ces informations, et d’enrichir ainsi les informations de vos individus.

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