Macquarie University
Modèles Excel de séries temporelles pour les prévisions commerciales

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Modèles Excel de séries temporelles pour les prévisions commerciales

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

Enseigné en Français (doublage IA)

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(247 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
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1 semaine à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
98%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Formules Excel
  • Catégorie : Graphique
  • Catégorie : Visualisation statistique
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : Prévisions
  • Catégorie : Analyse des tendances
  • Catégorie : Évaluation de modèles
  • Catégorie : Microsoft Excel
  • Catégorie : Optimisation des processus
  • Catégorie : Présentation des données
  • Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions

Détails à connaître

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Évaluations

19 devoirs

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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

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 lectures

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.

Inclus

4 vidéos4 lectures3 devoirs

Dans ce module, nous explorons les différentes méthodes de prévision des séries temporelles disponibles pour les données nivelées.

Inclus

5 vidéos2 lectures5 devoirs

Dans ce module, nous explorons les différentes méthodes de prévision des séries temporelles disponibles pour les données tendancielles.

Inclus

4 vidéos3 lectures3 devoirs

Dans ce module, nous explorons une méthode de prévision des séries temporelles (lissage exponentiel de Winters) disponible pour les données saisonnières.

Inclus

4 vidéos2 lectures4 devoirs

Dans ce module, nous explorons une méthode de prévision des séries temporelles (la décomposition) disponible pour les données saisonnières.

Inclus

4 vidéos2 lectures4 devoirs

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.9 (95 évaluations)
Assoc Prof Prashan S. M. Karunaratne
28 Cours1 596 138 apprenants

Offert par

Macquarie University

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Felipe M.
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’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
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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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KP
5

Révisé le 18 avr. 2022

JW
5

Révisé le 18 sept. 2021

CM
5

Révisé le 21 nov. 2022

Foire Aux Questions