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
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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)

Instructeur : Assoc Prof Prashan S. M. Karunaratne
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253 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Graphique
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Présentation des données
- Catégorie : Visualisation statistique
- Catégorie : Prévisions
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Formules Excel
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Analyse des tendances
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Analyse statistique
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Microsoft Excel
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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Avis des étudiants
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Révisé le 6 juil. 2021
I love the structure of the course with practical videos.
Révisé le 18 avr. 2022
This is really good course. Every part of time series explained well. This is really helpful.
Révisé le 21 nov. 2022
Great Skills thought. Thank you Prashan, for making your lessons easy to understand
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