Spécialisation Compétences Excel pour les prévisions commerciales

Ce cours permet aux apprenants d'explorer les modèles de régression afin d'utiliser ces modèles pour les prévisions commerciales. Contrairement aux modèles de séries chronologiques, les modèles de régression sont des modèles de causalité, dans lesquels nous identifions certaines variables de notre entreprise qui influencent d'autres variables. Les régressions modélisent cette causalité et nous pouvons ensuite utiliser ces modèles pour prévoir et planifier les besoins de notre entreprise. Nous explorerons les modèles de régression simple, les modèles de régression multiple, les régressions à variables nominales, les régressions à variables saisonnières, ainsi que les autorégressions. Il s'agit de différentes formes de modèles de régression, adaptées à des scénarios commerciaux uniques, afin de prévoir et de générer des informations commerciales pour les organisations.

Dans ce cours, nous étendons votre expertise en matière de prévisions commerciales à partir des deux premiers cours de notre spécialisation en prévisions commerciales sur les modèles de séries temporelles et les modèles de régression. Nous explorerons le rôle de la prévision au jugé, lorsque les méthodes de prévision plus quantitatives ont des limites, et que nous avons besoin de générer des informations commerciales supplémentaires. Nous explorerons quelques méthodologies structurées pour créer des prévisions commerciales au jugé en utilisant des indicateurs commerciaux, des méthodes d'évaluation subjective et des méthodes exploratoires. Pour chacune de ces méthodes, nous verrons comment utiliser Excel pour nous aider à réaliser ces prévisions subjectives et comment Excel peut nous aider à visualiser les résultats de nos prévisions. S'agissant de méthodes de prévision au jugé, nous nous pencherons également sur le rôle des biais dans les prévisions commerciales,