FORECAST.ETS.SEASONALITY : Détecter les Saisons dans Excel

Introduction

La fonction FORECAST.ETS.SEASONALITY d'Excel est un outil puissant pour l'analyse de séries chronologiques. Elle permet de déterminer la longueur du motif saisonnier répétitif détecté dans une série de données. Cette information est cruciale pour comprendre les cycles et les tendances, et pour améliorer la précision des prévisions futures. Cette fonction est particulièrement utile dans les domaines de la finance, du marketing, des ventes et de la gestion de stock.

Syntaxe

=FORECAST.ETS.SEASONALITY(valeurs, chronologie, [confiance], [agrégation])

• valeurs : La plage de cellules contenant les données historiques.
• chronologie : La plage de cellules contenant les dates ou les valeurs temporelles correspondantes aux données.
• confiance (facultatif) : Un niveau de confiance pour l'intervalle de confiance (0 à 1). La valeur par défaut est 0.95 (95%).
• agrégation (facultatif) : Définit la fonction d'agrégation à utiliser si plusieurs valeurs partagent la même date/heure. Les options sont : 1 (MOYENNE, par défaut), 2 (NB), 3 (NBVAL), 4 (MAX), 5 (MIN), 6 (PRODUIT), 7 (ECARTYPE), 8 (ECARTYPEP), 9 (SOMME), 10 (VAR), 11 (VARP).

Fonctionnement

La fonction FORECAST.ETS.SEASONALITY analyse la série chronologique fournie pour identifier la longueur du cycle saisonnier le plus probable. Elle utilise des algorithmes d'analyse spectrale et de décomposition de séries chronologiques pour détecter les motifs répétitifs. Le résultat est un nombre entier représentant la période du cycle saisonnier. Par exemple, si la fonction renvoie 12, cela suggère une saisonnalité annuelle (12 mois).

Cas d'utilisation

1. Analyse des ventes mensuelles : Une entreprise souhaite comprendre si ses ventes présentent une saisonnalité et quelle est la durée de cette saisonnalité. Elle utilise FORECAST.ETS.SEASONALITY pour analyser les ventes des trois dernières années et déterminer la longueur du cycle saisonnier (par exemple, 12 pour une saisonnalité annuelle).

2. Gestion des stocks : Un gestionnaire de stock souhaite optimiser ses commandes. En analysant les données de vente historiques avec FORECAST.ETS.SEASONALITY, il peut identifier les périodes de forte demande (par exemple, les fêtes de fin d'année) et ajuster ses niveaux de stock en conséquence.

3. Prévision de la demande en RH : Un département RH peut utiliser cette fonction pour analyser les variations saisonnières des besoins en personnel (par exemple, augmentation du personnel temporaire pendant l'été).

Bonnes pratiques

• Qualité des données : Assurez-vous que les données sont propres, complètes et cohérentes. Les valeurs manquantes ou aberrantes peuvent affecter la précision du résultat.
• Longueur de la série chronologique : Plus la série chronologique est longue, plus la fonction sera en mesure de détecter les motifs saisonniers avec précision. Il est recommandé d'utiliser au moins deux ou trois cycles complets.
• Interprétation du résultat : Le résultat de FORECAST.ETS.SEASONALITY doit être interprété avec prudence. Il indique la longueur du cycle saisonnier détecté, mais ne garantit pas que ce cycle se répétera à l'avenir.

Combinaisons

FORECAST.ETS.SEASONALITY est souvent utilisée en combinaison avec d'autres fonctions de prévision d'Excel, telles que FORECAST.ETS, FORECAST.ETS.CONFINT et FORECAST.LINEAR. Par exemple, vous pouvez utiliser FORECAST.ETS.SEASONALITY pour déterminer la longueur du cycle saisonnier, puis utiliser FORECAST.ETS pour effectuer des prévisions en tenant compte de cette saisonnalité.

TREND : Pour évaluer la tendance générale des données. FORECAST : Pour effectuer des prévisions linéaires simples.