FORECAST.ETS.STAT dans Excel : Analyse Statistique des Prévisions Temporelles

Introduction

La fonction FORECAST.ETS.STAT d'Excel permet d'obtenir diverses statistiques résultant de l'application d'un modèle de prévision de séries temporelles. Contrairement à FORECAST.ETS qui renvoie directement la valeur prévisionnelle, FORECAST.ETS.STAT offre un aperçu plus approfondi de la prévision en fournissant des mesures statistiques clés telles que l'alpha, le bêta, le gamma, l'erreur absolue moyenne (MAE), l'erreur quadratique moyenne (RMSE), l'erreur absolue médiane (MdAE), etc. Cela permet une meilleure compréhension de la qualité et de la fiabilité de la prévision.

Syntaxe

=FORECAST.ETS.STAT(valeur_cible, valeurs, chronologie, type_statistique, [intervalle_de_confiance], [agrégation])

Où :

• valeur_cible : La date ou la période pour laquelle vous souhaitez obtenir une statistique prévisionnelle.
• valeurs : La plage de cellules contenant les données historiques.
• chronologie : La plage de cellules contenant les dates ou périodes correspondant aux données historiques.
• type_statistique : Un nombre entier (de 1 à 8) spécifiant la statistique à calculer. Les options sont détaillées ci-dessous.
• [intervalle_de_confiance] (optionnel) : Un niveau de confiance pour calculer un intervalle de confiance autour de la prévision. Par défaut, 95% est utilisé.
• [agrégation] (optionnel) : Méthode d'agrégation des valeurs lorsque plusieurs valeurs partagent le même horodatage. Par défaut, la moyenne est utilisée (0). D'autres options incluent la somme (1), le nombre (2), etc.

Les valeurs possibles pour type_statistique sont :

• 1 : Alpha (paramètre de lissage de base)
• 2 : Bêta (paramètre de lissage de tendance)
• 3 : Gamma (paramètre de lissage saisonnier)
• 4 : Erreur MAE (Mean Absolute Error)
• 5 : Erreur RMSE (Root Mean Squared Error)
• 6 : Erreur MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
• 7 : Erreur SMAPE (Symmetric Mean Absolute Percentage Error)
• 8 : Erreur MASE (Mean Absolute Scaled Error)

Fonctionnement

FORECAST.ETS.STAT utilise un algorithme de lissage exponentiel triple pour modéliser les données historiques et effectuer des prévisions. La fonction calcule ensuite la statistique spécifiée (type_statistique) sur la base des données historiques et du modèle de prévision. Il est essentiel que les plages de données valeurs et chronologie aient la même taille. La qualité des prévisions dépend de la qualité et de la quantité des données historiques.

Cas d'utilisation

• Finance : Calculer l'erreur absolue moyenne (MAE) pour évaluer la précision des prévisions de revenus trimestriels.
• Ventes : Déterminer le paramètre de lissage saisonnier (gamma) pour comprendre l'influence des variations saisonnières sur les ventes.
• RH : Estimer l'erreur quadratique moyenne (RMSE) pour évaluer la précision des prévisions du nombre d'employés nécessaires pour les prochains mois.
• Marketing : Calculer l'erreur en pourcentage absolue moyenne (MAPE) pour évaluer la précision des prévisions de clics sur une campagne publicitaire.

Bonnes pratiques

• Vérifiez vos données : Assurez-vous que vos données historiques sont complètes, exactes et exemptes de valeurs aberrantes.
• Comprenez vos données : Analysez vos données pour identifier les tendances, les saisonnalités et autres motifs qui peuvent influencer les prévisions.
• Choisissez la statistique appropriée : Sélectionnez le type_statistique qui correspond le mieux à vos besoins et à vos objectifs d'analyse.
• Interprétez les résultats avec prudence : Les prévisions sont des estimations et ne sont pas garanties d'être exactes. Tenez compte des limites du modèle et des données utilisées.
• Utilisez des graphiques : Visualisez vos données et vos prévisions pour mieux comprendre les résultats et identifier les problèmes potentiels.

Combinaisons

FORECAST.ETS.STAT peut être combinée avec d'autres fonctions Excel pour effectuer des analyses plus complexes. Par exemple, vous pouvez utiliser IF pour appliquer une logique conditionnelle aux résultats de la prévision, ou AVERAGE pour calculer la moyenne des statistiques de prévision sur plusieurs périodes.

Exemples de combinaisons :

• =IF(FORECAST.ETS.STAT(... , 4) < 1000, "Prévision précise", "Prévision à surveiller") : Vérifie si l'erreur absolue moyenne (MAE) est inférieure à 1000.
• =AVERAGE(FORECAST.ETS.STAT(..., 1), FORECAST.ETS.STAT(..., 2), FORECAST.ETS.STAT(..., 3)) : Calcule la moyenne des paramètres de lissage alpha, bêta et gamma.