Prévision

Analyse de données dans Excel

Nick Edwards

Analyst at Mynd

Qu'est-ce que la prévision ?

  • La prévision consiste à estimer des résultats et tendances futurs à partir de données historiques au moyen de techniques statistiques.
    • Les prévisions sont des estimations, pas des résultats réels

Présentateur météo montrant la prévision

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Saisonnalité

  • La saisonnalité est le lien entre la période de l'année et la performance.

Graphique linéaire des ventes au détail de 2018 à 2020 avec tendances saisonnières en gris

1 https://www.census.gov/retail/sales.html
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Un peu biaisé, non ?

Femme avec portable en train de réfléchir

Le biais est la distorsion des résultats de prévision due à la façon dont l'analyse est conçue.

  1. Biais d'échantillonnage : données recueillies de façon non représentative
  2. Biais de confirmation : n'accepter que les résultats déjà jugés vrais par l'analyste
  3. Biais d'ancrage : ajustements insuffisants face à de nouvelles données ou tendances changeantes
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Intervalles de confiance

Courbe de distribution avec bornes inférieure et supérieure indiquées

  • Les intervalles de confiance sont la plage où un résultat réel est susceptible de se situer
  • Le niveau de confiance est la probabilité qu'un résultat réel tombe dans ces intervalles
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Intervalles de confiance

Courbe de distribution avec 90 % de la zone en surbrillance

  • Les intervalles de confiance sont la plage où un résultat réel est susceptible de se situer
  • Le niveau de confiance est la probabilité qu'un résultat réel tombe dans ces intervalles
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Intervalles de confiance

Courbe de distribution avec 95 % de la zone en surbrillance

  • Les intervalles de confiance sont la plage où un résultat réel est susceptible de se situer
  • Le niveau de confiance est la probabilité qu'un résultat réel tombe dans ces intervalles
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Moyennes mobiles

Graphique d'une moyenne mobile

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Moyennes pondérées

Moyenne mobile pondérée

  • Multiplie les valeurs d'une série de données par leur importance attribuée

Formule d'une moyenne mobile pondérée

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Moyennes pondérées

Moyenne mobile pondérée

  • Multiplie les valeurs d'une série de données par leur importance attribuée

Formule d'une moyenne mobile pondérée

Exemple : trouver la moyenne pondérée

Valeurs Poids
2 0,15
3 0,35
4 0,50 
[(2 x 0,15) + (3 x 0,35) + (4 x 0,50)]/
(0,15 + 0,35 + 0,50)

3,6/1 = 3,6

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Passons à la pratique !

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