Déplacer des moyennes dans le module complémentaire d'analyse de données Excel - nuls

Après avoir installé le module Excel Data Analysis et l'avoir rendu disponible pour Excel, vous pouvez sélectionner l'un de ses outils d'analyse et exécuter cette analyse sur les données d'entrée vous fournissez. Dans le monde de la prévision, cela signifie la base de référence que vous avez rassemblée et structurée correctement sur une feuille de calcul.

Le premier outil que vous pourriez envisager - ne serait-ce que parce qu'il est le plus facile à utiliser et à comprendre - est l'outil Moyenne mobile. Comme toujours avec le complément, commencez par accéder à l'onglet Données du ruban et choisissez Analyse des données. Dans la zone de liste Outils d'analyse, sélectionnez Moyenne mobile et cliquez sur OK.

La boîte de dialogue Moyenne mobile, affichée ici, apparaît.

L'intervalle est le nombre de réels de votre ligne de base à utiliser dans chaque moyenne mobile.

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Aussi simples que soient les moyennes mobiles à configurer et à comprendre, vous assumez une responsabilité supplémentaire lorsque vous décidez de faire des prévisions avec elles. Le problème est de savoir combien de périodes de votre base de référence vous devez inclure dans chaque moyenne mobile.

Utilisez le même nombre d'observations réelles pour calculer chaque moyenne mobile. Si la première moyenne mobile calculée par Excel utilise trois périodes à partir de la ligne de base, alors toutes les moyennes mobiles de votre prévision utilisent trois périodes.

Vous voulez sélectionner le bon nombre de périodes:

Si vous en utilisez trop peu, les prévisions répondront aux chocs aléatoires dans la ligne de base, alors que ce que vous recherchez est de lisser les erreurs aléatoires et de se concentrer sur véritables moteurs de vos résultats de vente.
Si vous en utilisez trop, les prévisions sont en retard par rapport aux changements réels et persistants du niveau de référence - peut-être trop loin pour que vous puissiez réagir efficacement.

Lorsque vous décidez d'utiliser l'outil Moyenne mobile - ou, plus généralement, d'utiliser des moyennes mobiles, que vous utilisiez l'outil ou que vous saisissiez les formules vous-même - vous prenez position sur l'effet des valeurs de référence récentes par rapport à l'effet de valeurs de référence plus éloignées.

Supposons que vous disposiez d'une base de référence s'étendant de janvier 2016 à décembre 2016 et que vous utilisiez une moyenne mobile sur trois mois des résultats des ventes pour vos prévisions. La prévision pour janvier 2017 serait la moyenne des résultats d'octobre, novembre et décembre 2016. Cette prévision dépend entièrement du dernier trimestre de 2016 et est mathématiquement indépendante des trois premiers trimestres de 2016.

Et si à la place vous aviez choisi une moyenne mobile de six mois? Ensuite, les prévisions pour janvier 2017 seraient basées sur la moyenne de juillet à décembre 2016.Il dépendrait entièrement du second semestre 2016 et le premier semestre 2016 n'aurait pas d'influence directe sur les prévisions de janvier 2017.

Il se pourrait bien que l'une ou l'autre de ces situations - ou une autre, comme une moyenne mobile de deux mois - soit exactement ce que vous voulez. Par exemple, vous pourriez avoir besoin de vos prévisions pour souligner les résultats récents. Cet accent peut être particulièrement important si vous pensez qu'un événement récent, tel qu'un changement important dans votre gamme de produits, aura un effet sur les ventes.

D'un autre côté, vous ne voudrez peut-être pas trop insister sur les résultats des ventes récentes. Mettre l'accent sur les résultats des ventes récentes peut obscurcir ce qui se passe sur votre base de référence à long terme. Si vous n'êtes pas sûr de combien vous voulez mettre en valeur les résultats récents, vous avez quelques bonnes options:

Expérimentez avec différents nombres de périodes pour constituer vos moyennes mobiles. Cette approche est souvent la meilleure.
Utilisez le lissage exponentiel, qui utilise toute la ligne de base pour obtenir une prévision, mais qui accorde plus de poids aux valeurs de référence plus récentes. Le lissage exponentiel donne un peu moins de poids à l'avant-dernière valeur de référence, un peu moins de poids à celui d'avant, et ainsi de suite jusqu'à la première valeur de référence, qui a le moins d'influence sur les prochaines prévisions.

Moyennes mobiles et lignes de base fixes

Les moyennes mobiles sont bien adaptées aux lignes de base fixes (lignes de base dont les niveaux n'augmentent ou ne diminuent généralement pas sur une longue période). Vous pouvez utiliser des moyennes mobiles avec des lignes de base qui tendent vers le haut ou vers le bas, mais vous devriez généralement les désactiver d'abord ou utiliser l'un des modèles de moyenne mobile les plus compliqués.

Comment définir une ligne de base stationnaire par rapport à une ligne de tendance ascendante ou descendante? Une façon est de le regarder. La figure suivante a un exemple. La ligne de base semble certainement stationnaire. Il a des pointes et des pics et des vallées, mais dans l'ensemble, la ligne de base ne semble pas monter ou descendre.

Sur une plus longue période (disons six ans plutôt que deux), cette référence peut faire partie d'un cycle. Mais pour des objectifs à plus court terme, il s'agit d'une référence fixe.

Le simple problème de la base de référence est que parfois il n'est pas tout à fait clair si elle est stationnaire ou tendance. Que pensez-vous de la ligne de base montrée dans la figure suivante? En regardant le graphique, il est difficile de dire si la ligne de base est stationnaire. Ce pourrait être, mais là encore, il pourrait vraiment dériver progressivement vers le bas. Vous pouvez effectuer un test rapide en vérifiant la corrélation entre la date et le revenu.