FORECAST.ETS.STAT : Prévisions Statistiques Excel
Maîtrisez FORECAST.ETS.STAT dans Excel : calculs statistiques pour des prévisions temporelles précises. Exemples pratiques et conseils d'experts.
Syntaxe
valeur_cible : La valeur de date/heure pour laquelle vous souhaitez prévoir une valeur. valeurs : La plage de données contenant les valeurs historiques. chronologie : La plage de données contenant les dates/heures correspondant aux valeurs. type_statistique : Un nombre entre 1 et 8 indiquant la statistique à renvoyer (voir la description détaillée ci-dessous). [intervalle_de_confiance] (optionnel) : Un niveau de confiance pour l'intervalle de confiance. Si omis, 95% est utilisé. [agrégation] (optionnel) : Indique la méthode d'agrégation à utiliser lorsque plusieurs valeurs de données ont le même horodatage. 0 par défaut (Moyenne), d'autres options incluent SOMME, NB, ECARTYPE, etc.
Utilisation dans Google Sheets
Google Sheets ne propose pas directement la fonction FORECAST.ETS.STAT. Cependant, des fonctionnalités similaires de prévision peuvent être obtenues via des extensions ou en utilisant les fonctions de prévision de base combinées à des calculs statistiques manuels. Il est possible d'importer les données dans un tableur et d'implémenter manuellement les calculs statistiques pour obtenir des résultats approchants, mais cela demande une expertise plus importante en statistiques et en tableur.
Cas d'utilisation
Prévision des ventes
Prévision de la demande
Analyse de séries temporelles
Gestion des stocks
Exemples pratiques
Données : A2:A13 contient les dates de vente mensuelles de Janvier 2023 à Décembre 2023. B2:B13 contient les chiffres de ventes correspondants.
Calcule l'erreur absolue moyenne (MAE) pour la prévision des ventes à la fin de l'année 2024, en utilisant les données de ventes de l'année 2023.
Données : A2:A13 contient les dates des campagnes marketing mensuelles de Janvier 2023 à Décembre 2023. C2:C13 contient le nombre de leads générés par chaque campagne.
Détermine le paramètre de lissage saisonnier (gamma) pour comprendre l'impact des variations saisonnières sur la génération de leads.
Données : A2:A13 contient les dates de suivi des effectifs mensuels de Janvier 2023 à Décembre 2023. D2:D13 contient le nombre d'employés à chaque date.
Estime l'erreur quadratique moyenne (RMSE) pour évaluer la précision de la prévision des effectifs pour le troisième trimestre 2024.
Conseils et astuces
Utilisez FORECAST.ETS en combinaison avec FORECAST.ETS.STAT pour obtenir à la fois la prévision et les informations statistiques sur sa fiabilité.
Plus les données historiques sont nombreuses et de qualité, plus les prévisions seront précises.
Expérimentez avec différents type_statistique pour obtenir une compréhension plus approfondie de vos données.
Utilisez des graphiques pour visualiser les résultats de FORECAST.ETS.STAT et identifier les tendances et les anomalies.
Erreurs courantes
L'argument type_statistique n'est pas un nombre entier compris entre 1 et 8.
Vérifiez que l'argument type_statistique est un nombre entier valide.
Les plages de données valeurs et chronologie n'ont pas la même taille.
Assurez-vous que les plages de données valeurs et chronologie ont la même taille et qu'elles correspondent.
Une des valeurs dans la plage de la chronologie n'est pas une date valide.
Vérifiez que toutes les cellules dans la plage de la chronologie contiennent des dates valides.