Vidéo: How to Forecast with Excel Chart Trendlines 2025
Par Conrad Carlberg
Lorsque vous commencez à apprendre la prévision, il est souvent judicieux de s'appuyer sur les outils Excel dans l'analyse des données. -dans. Mais leur portée est assez limitée et avant longtemps, vous risquez de vous retrouver à profiter directement des fonctions de feuille de calcul d'Excel. Lorsque vous utilisez toutes les statistiques inférentielles fournies avec la fonction DROITEREG, vous savez qu'il est temps d'établir votre base de référence pour une prévision formelle.
6 Outils du complément d'analyse de données Excel
Le complément d'analyse de données, anciennement appelé ToolPak, entre des formules en votre nom afin que vous puissiez vous concentrer sur ce qui se passe avec votre Les données. Il a trois outils différents qui sont directement utiles dans la prévision - moyenne mobile, lissage exponentiel et régression - ainsi que plusieurs autres qui peuvent être utiles. Voici une liste de certains outils faisant partie du complément Data Analysis.
| Outil | Que fait-il |
| ANOVA | Il existe actuellement trois outils ANOVA différents. Aucune n'est spécifiquement utile pour la prévision, mais chacun des outils peut vous aider à comprendre l'ensemble de données qui sous-tend votre prévision. Les outils ANOVA vous aident à distinguer les échantillons - par exemple, est-ce que les gens qui vivent au Tennessee préfèrent une marque particulière de voiture à ceux qui vivent au Vermont? |
| Corrélation | Cet outil est important, quelle que soit la méthode utilisée pour créer une prévision. Si vous avez plus d'une variable, elle peut vous dire à quel point les deux variables sont liées (plus ou moins 1. 0 est fort, 0. 0 signifie aucune relation). Si vous n'avez qu'une seule variable, elle peut vous indiquer à quel point une période est liée à une autre. |
| Statistiques descriptives | Utilisez l'outil Statistiques descriptives pour obtenir des informations sur la moyenne et l'écart-type de vos données. Comprendre ces statistiques de base est important pour que vous sachiez ce qui se passe avec vos prévisions. |
| Lissage exponentiel | Le nom de cet outil semble inquiétant et intimidant, ce qui n'est pas le cas de l'outil. Lorsque vous n'avez qu'une seule variable, par exemple le chiffre d'affaires ou les ventes unitaires, vous recherchez une valeur réelle antérieure pour prédire la suivante (peut-être le mois précédent ou le même mois de l'année précédente). Tout cet outil permet d'ajuster la prévision suivante en utilisant l'erreur dans la prévision précédente. |
| Moyenne mobile | Une moyenne mobile indique la moyenne des résultats dans le temps. Le premier pourrait être la moyenne pour janvier, février et mars; la seconde serait alors la moyenne pour février, mars et avril; etc.Cette méthode de prévision a tendance à se concentrer sur le signal (ce qui se passe réellement dans la ligne de base) et à minimiser le bruit (fluctuations aléatoires dans la ligne de base). |
| Régression | La régression est étroitement liée à la corrélation. Utilisez cet outil pour prévoir une variable (telle que les ventes) d'une autre (telle que la date ou la publicité). Il vous donne quelques chiffres à utiliser dans une équation, comme Ventes = 50000 + (10 * Date). |
4 Fonctions de prévision Excel
Excel propose de nombreux outils pour la prévision des ventes. Connaître les fonctions suivantes est utile pour obtenir vos données dans l'ordre. Découvrez les fonctions de prévision pratiques suivantes.
| Fonction | Que fait-elle |
| CORREL | Version de la feuille de calcul de l'outil de corrélation du complément d'analyse de données. La différence est que CORREL recalcule lorsque les données d'entrée changent et que l'outil Corrélation ne le fait pas. Exemple: = CORREL (A1: A50, B1: B50). En outre, CORREL vous donne une seule corrélation, mais l'outil de corrélation peut vous donner une matrice complète de corrélations. |
| LINEST | Vous pouvez utiliser cette fonction plutôt que l'outil de régression du complément Data Analysis. (Le nom de la fonction est une abréviation de l'estimation linéaire.) Pour la régression simple, sélectionnez une plage de deux colonnes et cinq lignes. Vous devez entrer dans le tableau cette fonction. Tapez, par exemple, = LINEST (A1: A50, B1: B50, TRUE), puis appuyez sur Ctrl + Maj + Entrée. |
| TREND | Cette fonction est pratique car elle vous donne des valeurs de prévision directement, alors que la fonction DROITEREG vous donne une équation que vous devez utiliser pour obtenir la prévision. Par exemple, utilisez = TREND (A1: A50, B1: B50, B51) où vous prévoyez une nouvelle valeur sur la base de ce qui se trouve dans B51. |
| PRÉVISION | La fonction PRÉVISION est similaire à la fonction TREND. La syntaxe est un peu différente. Par exemple, utilisez = PRÉVISION (B51, A1: A50, B1: B50) où vous prévoyez une nouvelle valeur sur la base de la valeur de B51. En outre, FORECAST gère un seul prédicteur, mais TREND peut gérer plusieurs prédicteurs. |
Ce que vous obtenez de la fonction Excel LINEST pour la prévision des ventes
La fonction LINEST d'Excel est un outil pratique pour la prévision des ventes. En sachant ce que vous pouvez en faire, vous faciliterez le travail de prévision. Voici un rapide aperçu de la fonction LINEST d'Excel, rangée par rangée:
| Colonne 1 | Colonne 2 | |
| Ligne 1 | Coefficient multiplié par les valeurs X | Interception |
| Ligne 2 | L'erreur-type du coefficient | L'erreur type de l'ordonnée à l'origine |
| Rangée 3 | La valeur R au carré, ou coefficient de détermination | L'erreur-type de l'estimation |
| Rang 4 < Le rapport F | Les degrés de liberté résiduels | Ligne 5 |
| La somme des carrés pour la régression | La somme des carrés pour le résiduel | Configurer votre base de prévision des ventes dans Excel |
C'est une bonne idée de configurer votre base de prévision des ventes dans Excel. Ce tableau vous donne des instructions pour traiter les problèmes qui pourraient survenir lors de la configuration de votre ligne de base Excel:
Le problème
| Comment traiter le problème | Commander |
| Mettez vos données historiques dans l'ordre chronologique, le plus tôt possible au plus tard. | Délais |
| Utilisez des périodes d'une longueur à peu près égale: toutes les semaines, tous les mois, tous les trimestres ou toutes les années. | Même emplacement dans le temps |
| Si vous échantillonnez, échantillonnez au même endroit. Ne prenez pas le 1er janvier, le 15 février et le 21 mars. Utilisez plutôt le 1er janvier, le 1er février, le 1er mars et ainsi de suite. | Données manquantes |
| Les données manquantes ne sont pas autorisées. Si vous avez tous les mois sauf, disons, en juin, découvrez les ventes de juin. Si vous ne pouvez pas, obtenez la meilleure estimation possible - ou commencez vos prévisions avec Juillet. |
