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Lorsque vous êtes invité à faire des prévisions de ventes à l'aide de données Excel, l'une des premières choses à prendre en compte est de savoir dans quelle mesure vouloir regarder. Certaines techniques de prévision vous permettent de prévoir plus loin que d'autres. Cette figure montre deux techniques qui vous permettent de prévoir une seule période à venir.
Remarquez ce qui se passe quand vous les étirez trop loin: Comme des élastiques, ils se cassent et vous rebondissent.
Regardez d'abord à la cellule D5. C'est la moyenne des cellules B2, B3 et B4, et c'est ce que l'approche moyenne mobile prévoit pour septembre 2004. En d'autres termes, la prévision pour septembre est la moyenne de juin, juillet et août. Vous pouvez voir la prévision de 40 867 $ dans la cellule D5 et la formule elle-même pour illustration dans la cellule E5.
La formule dans D5 est copiée et collée dans la cellule D28, où elle fournit la prévision "réelle" pour août 2016. J'utilise "réel" dans le sens où je n'ai pas encore vu une valeur réelle pour cela mois - ma dernière valeur réelle est pour juillet 2016 - donc Août 2016 est passé la fin de la ligne de base et la prévision pour ce mois est une vraie prévision. La formule elle-même apparaît dans la cellule E28.
Mais si vous copiez et collez la formule une rangée plus bas, pour essayer de faire une prévision pour septembre 2016, vous l'avez trop étiré. Maintenant, il essaie de faire la moyenne des résultats réels de juin à août 2016, et vous n'avez pas de données réelles pour août. En raison de la façon dont fonctionne la moyenne de Excel, il ignore la cellule B28 et la formule renvoie la moyenne de B26 et B27.
Le procureur de district refusera de poursuivre si vous êtes soudainement passé d'une moyenne mobile de trois mois à une moyenne mobile de deux mois, mais vous ne devriez pas le faire. Si vous le faites, vous invitez une pomme à mélanger avec les oranges.
Et si vous amenez votre prévision beaucoup plus bas, elle commencera à retourner la valeur d'erreur vraiment méchante
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. (Ce point d'exclamation est destiné à attirer votre attention, Excel vous crie: «Vous essayez de diviser par zéro!»)
Une situation similaire se produit avec un lissage exponentiel, et cela est montré dans cette figure. La formule de lissage est différente de la formule pour les moyennes mobiles, mais quelque chose de semblable se produit lorsque vous passez la prévision à un pas en avant dans la cellule D28.
Notez que la formule dans la cellule D29 (la formule est indiquée dans E29, la valeur renvoyée par la formule apparaît dans D29) utilise les valeurs des cellules B28 et D28.Mais parce que vous n'avez pas encore d'actualité pour août, la "prévision" de septembre 2016 est fausse: en fait, ce n'est rien de plus que la prévision pour août multipliée par 0. 7. Encore une fois, dans ce genre de lissage exponentiel, vous se limitent à une prévision à un pas.
La figure montre une situation différente, où la prévision est construite en utilisant la régression plutôt que les moyennes mobiles ou le lissage exponentiel.
En utilisant la régression, vous êtes dans une position différente de celle des moyennes mobiles et du lissage exponentiel. Comme le montre la figure suivante, vous pouvez créer vos prévisions en utilisant la date elle-même comme prédicteur: Chaque valeur de prévision est basée sur la relation entre la date et le revenu dans la base de référence.
Étant donné que vous connaissez la valeur des deux dates suivantes, août et septembre 2016, vous pouvez utiliser la relation entre la date et le revenu dans la référence aux deux dates suivantes pour obtenir une prévision. Les valeurs de prévision apparaissent dans les cellules C28 et C29 et apparaissent dans le graphique comme les deux derniers points de la série de prévisions.
Plus vous avancez dans le futur en utilisant la régression, plus la glace devient fine (ou, si vous préférez la métaphore précédente, plus vous mettez de pression sur l'élastique). Plus vous arrivez à la fin de votre ligne de base, plus les possibilités de changement de direction sont nombreuses - par exemple, pour réduire ou niveler.
Si vous avez un réel besoin de prévoir, par exemple, 12 mois dans l'avenir sur une base mensuelle, et si vous pensez qu'il existe une relation fiable entre la date et le montant des revenus, alors la régression peut être votre meilleur choix. Mais gardez à l'esprit que les choses deviennent floconneuses dans le futur.
Une autre méthode pour pousser votre prévision au-delà d'une approche à un pas est le lissage saisonnier. Cette approche, qui dépend d'une composante saisonnière de votre scénario de référence, peut soutenir une prévision qui va dans le futur cette année-là. Ce n'est pas nécessairement le cas, mais c'est possible.
