Ce cours permet aux apprenants d'explorer les modèles de régression afin d'utiliser ces modèles pour les prévisions commerciales. Contrairement aux modèles de séries chronologiques, les modèles de régression sont des modèles de causalité, dans lesquels nous identifions certaines variables de notre entreprise qui influencent d'autres variables. Les régressions modélisent cette causalité et nous pouvons ensuite utiliser ces modèles pour prévoir et planifier les besoins de notre entreprise. Nous explorerons les modèles de régression simple, les modèles de régression multiple, les régressions à variables nominales, les régressions à variables saisonnières, ainsi que les autorégressions. Il s'agit de différentes formes de modèles de régression, adaptées à des scénarios commerciaux uniques, afin de prévoir et de générer des informations commerciales pour les organisations.
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Modèles de régression Excel pour les prévisions commerciales
Ce cours fait partie de Spécialisation Compétences Excel pour les prévisions commerciales
Instructeur : Dr Prashan S. M. Karunaratne
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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
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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.
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4 vidéos3 lectures4 devoirs
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.
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4 vidéos2 lectures4 devoirs
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 devoirs
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
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