Macquarie University
Modèles de régression Excel pour les prévisions commerciales
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Modèles de régression Excel pour les prévisions commerciales

Ce cours fait partie de Spécialisation Compétences Excel pour les prévisions commerciales

Enseigné en Anglais

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Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.9

(96 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
9 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Microsoft Excel
  • Catégorie : Prévisions commerciales
  • Catégorie : Modèles de régression

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Il y a 5 modules dans ce cours

Inclus

2 vidéos3 lectures1 sujet de discussion

Dans ce module, nous explorons le contexte et l'objectif des prévisions commerciales et les trois types de prévisions commerciales utilisant des modèles de régression. Nous apprendrons les fondements théoriques d'un modèle de régression et comprendrons la relation entre les variables explicatives et les variables dépendantes. Nous nous concentrerons d'abord sur la régression simple ou à variable unique, et nous apprendrons à évaluer de manière critique le modèle à l'aide d'outils de diagnostic de régression, puis à utiliser nos modèles de prévision pour répondre aux besoins de notre organisation.

Inclus

4 vidéos3 lectures4 quizzes

Dans ce module, nous étendons le modèle de régression simple pour prendre en compte plusieurs variables explicatives. Nous étendrons les fondements théoriques d'un modèle de régression en impliquant des variables dépendantes multiples. Nous apprendrons à évaluer de manière critique les modèles de régression multiple à l'aide d'outils de diagnostic de régression, puis à utiliser nos modèles de prévision pour répondre aux besoins de notre organisation.

Inclus

4 vidéos2 lectures4 quizzes

Dans ce module, nous étendons le modèle de régression multiple pour prendre en compte des variables explicatives qualitatives binaires. Nous étendrons les fondements théoriques d'un modèle de régression multiple en créant des variables nominales pour les données qualitatives binaires. Nous apprendrons à évaluer de manière critique les modèles de régression à variables nominales à l'aide d'outils de diagnostic de régression, puis à utiliser nos modèles de prévision pour répondre aux besoins de notre organisation.

Inclus

4 vidéos2 lectures4 quizzes

Dans ce module, nous étendons le modèle de régression binaire à variables nominales pour prendre en compte les variables saisonnières. Nous étendrons les fondements théoriques d'un modèle de régression à variables nominales binaires en créant une série de variables nominales pour capturer la saisonnalité. Nous apprendrons à évaluer de manière critique les modèles de régression à variables nominales saisonnières à l'aide d'outils de diagnostic de régression, puis à utiliser nos modèles pour établir des prévisions adaptées aux besoins de notre organisation. Dans ce module, nous explorerons également les autorégressions - leur fondement théorique, la création d'une autorégression, son évaluation critique et l'utilisation de notre modèle pour établir des prévisions commerciales. Nous terminerons le module en apprenant à créer une prévision composite en combinant deux prévisions issues de ce cours et du premier cours de cette spécialisation.

Inclus

5 vidéos2 lectures4 quizzes

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
5.0 (26 évaluations)
Dr Prashan S. M. Karunaratne
Macquarie University
28 Cours1 333 792 apprenants

Offert par

Macquarie University

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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YN
5

Révisé le 18 mai 2022

TM
5

Révisé le 6 nov. 2023

DD
5

Révisé le 8 janv. 2022

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