Ce cours explore les différentes méthodes de prévision des séries temporelles. Le cours couvre une variété de méthodes de prévision commerciale pour différents types de composants présents dans les données de séries temporelles - niveau, tendance et saisonnier. Nous apprendrons les méthodes théoriques et appliquerons ces méthodes à des données commerciales en utilisant Microsoft Excel. Ces méthodes de prévision seront programmées dans Microsoft Excel, affichées graphiquement, et nous optimiserons ces modèles pour produire des prévisions précises. Nous comparerons différents modèles et leurs prévisions afin de décider quel modèle répond le mieux aux besoins de notre entreprise.
Modèles Excel de séries temporelles pour les prévisions commerciales
Modèles Excel de séries temporelles pour les prévisions commerciales
Ce cours fait partie de Spécialisation Compétences Excel pour les prévisions commerciales
Enseigné en Anglais
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Instructeur : Dr Prashan S. M. Karunaratne
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Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
4.9
(203 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
11 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Microsoft Excel
- Catégorie : Modèles de séries temporelles
- Catégorie : Prévisions commerciales
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Il y a 6 modules dans ce cours
Les prévisions commerciales font partie intégrante de toute organisation. Les organisations ont besoin de faire des prévisions pour pouvoir planifier leurs besoins. Sans prévisions, nous ne pouvons pas planifier nos ressources, notre production, nos chaînes d'approvisionnement et, en fin de compte, nos coûts, nos revenus et nos bénéfices. L'état actuel du monde rend les prévisions commerciales encore plus fondamentales pour le fonctionnement des institutions. Dans ce cours, nous nous concentrons sur les compétences Excel pour les prévisions commerciales à l'aide de modèles de séries temporelles. Nous verrons comment votre entreprise peut utiliser des ensembles de données de séries temporelles pour comprendre les différents composants sous-jacents à ces données, puis appliquer le modèle approprié en fonction de ces composants. Nous examinerons une série de méthodes de prévision commerciale et, parfois, plus d'une méthode peut s'avérer nécessaire ! Les modèles étudiés sont les suivants : Prévisions naïves, moyennes mobiles, ajustement des tendances, lissage exponentiel simple, lissage exponentiel de Holt, lissage exponentiel de Winters et décomposition. Ce cours se poursuit dans notre deuxième cours de cette spécialisation, qui porte sur les modèles de régression, et dans notre troisième cours de cette spécialisation, qui porte sur les prévisions au jugé. #EveryoneSayWow
Inclus
2 vidéos3 lectures1 sujet de discussion
Dans ce module, nous explorons le contexte et l'objectif des prévisions d'entreprise et les trois types de prévisions d'entreprise - séries temporelles, régression et jugement. Ce cours se concentre sur les modèles de séries temporelles. Nous en apprendrons davantage sur les modèles de séries temporelles, ainsi que sur les composantes des données de séries temporelles. Nous examinerons ensuite une méthode préliminaire de prévision - les prévisions moyennes. Une fois que nous avons une prévision, nous avons besoin d'un outil pour juger de la précision des prévisions - qui sont les prévisions et le critère d'erreur calculé à partir de celles-ci.
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Dans ce module, nous explorons les différentes méthodes de prévision des séries temporelles disponibles pour les données nivelées.
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Dans ce module, nous explorons les différentes méthodes de prévision des séries temporelles disponibles pour les données tendancielles.
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Dans ce module, nous explorons une méthode de prévision des séries temporelles (lissage exponentiel de Winters) disponible pour les données saisonnières.
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Dans ce module, nous explorons une méthode de prévision des séries temporelles (la décomposition) disponible pour les données saisonnières.
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