FORECAST.ETS.SEASONALITY : Explication de la formule Excel

Présentation

Vous avez du mal à prévoir les tendances de saisonnalité dans votre analyse de données ? Si c'est le cas, le FORECAST. ETS. SAISONNALITÉ La formule Excel peut être exactement ce dont vous avez besoin pour améliorer la précision de vos prévisions. Dans cet article de blog, nous donnerons un aperçu de cette fonction puissante, en discutant de sa définition, de son importance dans l'analyse des données et de son objectif dans le contexte de notre blog.

Définition de PRÉVISION. ETS. SAISONNALITÉ Formule Excel

Les PRÉVISIONS. ETS. La formule SEASONALITY est une fonction Excel utilisée pour prédire les tendances et les modèles saisonniers des données sur une période spécifique. La formule utilise un lissage exponentiel pour analyser les données historiques et prévoir les tendances futures, en tenant compte de la saisonnalité et d'autres facteurs liés au temps qui peuvent avoir un impact sur les tendances des données.

Importance de la formule dans l'analyse des données

La saisonnalité est une tendance courante dans de nombreux types de données, des chiffres des ventes et du trafic sur le site Web aux conditions météorologiques et aux cours des actions. Comprendre l'impact des facteurs saisonniers sur vos données peut vous aider à faire des projections plus précises et à prendre des décisions commerciales plus éclairées. En utilisant le FORECAST. ETS. Grâce à la formule SEASONALITY, vous pouvez mieux comprendre les tendances sous-jacentes de vos données et faire des choix plus stratégiques.

Objectif de l'article de blog

Le but de cet article de blog est de fournir une introduction aux PRÉVISIONS. ETS. SAISONNALITÉ Formule Excel, expliquant sa définition, son importance et ses applications dans l'analyse des données. Nous expliquerons également comment utiliser la formule dans Excel, en fournissant des instructions étape par étape et des exemples pour illustrer son utilisation. À la fin de cet article, vous comprendrez mieux comment utiliser la formule pour améliorer vos compétences en analyse de données et en prévision.

Maintenant que nous avons présenté le sujet à l'étude, plongeons et explorons les PRÉVISIONS. ETS. Formule SAISONNALITÉ plus en détail !

Clé à retenir

• La PRÉVISION. ETS. SAISONNALITÉ La formule Excel peut aider à prédire les tendances de saisonnalité dans l'analyse des données.
• Il analyse les données historiques et tient compte de la saisonnalité et d'autres facteurs liés au temps pour prévoir les tendances futures.
• Comprendre les facteurs saisonniers peut conduire à des projections plus précises et à des décisions plus éclairées.
• Cet article de blog fournit une introduction à la formule, son importance et ses applications dans l'analyse des données.
• Des instructions étape par étape et des exemples sont fournis pour illustrer son utilisation.

Comprendre les PRÉVISIONS. ETS. Formule SAISONNALITÉ

La PRÉVISION. ETS. La formule SAISONNALITÉ est l'une des nombreuses fonctions statistiques disponibles dans Microsoft Excel. Cette formule vous permet de prévoir les valeurs futures d'un ensemble de données de séries chronologiques présentant un modèle saisonnier. Dans ce chapitre, nous allons approfondir cette formule et comprendre son fonctionnement.

Explication détaillée de la formule

La PRÉVISION. ETS. La formule SEASONALITY utilise le lissage exponentiel pour prévoir les valeurs futures d'une série chronologique présentant un modèle saisonnier. Il intègre la saisonnalité en utilisant un ensemble d'indices saisonniers pour ajuster la prévision. La formule est la suivante :

=PRÉVISION. ETS. SAISONNALITÉ (x, y, chronologie, [saisonnalité], [data_completion], [aggregation])

Cette formule renvoie la valeur prédite pour une date et une série temporelle données à l'aide d'un lissage exponentiel avec ajustement saisonnier. La fonction Forecast ETS Seasonality utilise la version AAA de l'algorithme de lissage exponentiel, qui est approprié lorsqu'il y a une saisonnalité dans les données.

Saisies requises pour la formule

Plusieurs entrées sont nécessaires pour utiliser la FORECAST. ETS. Formule SAISONNALITÉ :

• x : La valeur de date ou d'heure pour laquelle vous souhaitez effectuer une prévision.
• y : La variable dépendante pour laquelle vous souhaitez prévoir les valeurs futures.
• timeline : La plage de séries chronologiques à utiliser pour prévoir les valeurs futures.
• saisonnalité (facultatif) : le nombre de points de données par saison. Si ce paramètre n'est pas renseigné, la fonction tentera de déterminer automatiquement la saisonnalité.
• data_completion (facultatif) : indique si la fonction doit automatiquement combler les lacunes ou les données manquantes dans la chronologie. Ce paramètre peut être "TRUE" ou "FALSE". S'il n'est pas fourni, la fonction sera par défaut sur "TRUE".
• aggregation (facultatif) : Indique si la fonction doit faire la moyenne de toutes les données au même moment. Ce paramètre peut être "TRUE" ou "FALSE". S'il n'est pas fourni, la fonction sera par défaut "FALSE".

Fonctionnement de la formule

La PRÉVISION. ETS. La formule SEASONALITY fonctionne en ajustant les données à l'algorithme de lissage exponentiel AAA. La prévision est calculée à l'aide d'une combinaison de composantes de tendance, saisonnières et d'erreur. La fonction de prévision ajuste ensuite les composantes saisonnières à l'aide d'un ensemble d'indices saisonniers, qui sont des rapports entre la composante saisonnière réelle et la composante saisonnière prévue. Cet ajustement supprime efficacement toute saisonnalité de la prévision.

Les indices saisonniers sont automatiquement calculés par la formule. Ils sont utilisés pour ajuster la prévision de la saisonnalité, en tenant compte de l'évolution des tendances des données au fil du temps.

Lorsque le paramètre de saisonnalité n'est pas fourni dans la formule, Excel tente de déterminer la meilleure valeur de saisonnalité en analysant les données. Si le paramètre de saisonnalité est fourni, Excel utilisera la valeur spécifiée.

Comment utiliser les PRÉVISIONS. ETS. SAISONNALITÉ pour faire des prédictions

La PRÉVISION. ETS. La fonction SEASONALITY est un outil puissant pour prédire les valeurs futures dans une série chronologique. Dans cette section, nous couvrirons les étapes impliquées dans l'utilisation de cette formule Excel pour faire des prédictions.

Choisir l'ensemble de données approprié pour l'analyse

La première étape de l'utilisation de FORECAST. ETS. LA SAISONNALITÉ consiste à choisir l'ensemble de données approprié pour l'analyse. Les données de séries chronologiques impliquent généralement un ensemble d'observations prises à intervalles réguliers dans le temps, telles que des points de données quotidiens, hebdomadaires ou mensuels. Vous devez sélectionner un ensemble de données pertinent pour la question à laquelle vous essayez de répondre et qui dispose de suffisamment de données historiques disponibles pour faire des prédictions précises.

Par exemple, si vous essayez de prédire les ventes futures d'un produit, vous pouvez choisir un ensemble de données qui inclut les données de ventes mensuelles des dernières années.

Comment saisir des données dans la formule

Une fois que vous avez sélectionné l'ensemble de données approprié, vous pouvez entrer les données dans la formule. Les prévisions. ETS. La fonction SEASONALITY requiert quatre arguments :

• La plage de données : il s'agit de la plage de cellules de votre feuille de calcul qui contient les données de la série chronologique.
• La chronologie : il s'agit de la plage de cellules de votre feuille de calcul qui représente la chronologie des données. La chronologie doit être dans le même ordre que la plage de données.
• La valeur x : il s'agit de la valeur que vous souhaitez prédire. Il peut s'agir d'un nombre, d'une formule ou d'une référence à une autre cellule de votre feuille de calcul.
• La saisonnalité : il s'agit du nombre de points de données qui composent un cycle dans la série chronologique. Par exemple, si vous analysez des données mensuelles et qu'il existe un modèle saisonnier qui se répète tous les 12 mois, la saisonnalité serait de 12.

Une fois que vous avez entré ces quatre arguments dans la formule, vous pouvez appuyer sur Entrée pour générer la prédiction.

Interpréter la sortie

La sortie de la FORECAST. ETS. La formule SEASONALITY est une valeur prédite pour la valeur x que vous entrez dans la formule. La formule renvoie également un intervalle de confiance pour la valeur prédite, qui représente la plage de valeurs susceptibles d'inclure la vraie valeur de la prédiction.

L'intervalle de confiance est basé sur les propriétés statistiques des données de la série chronologique et les hypothèses formulées par la formule. Il est important de noter que l'intervalle de confiance est une plage de valeurs, et non une estimation ponctuelle unique, et que la valeur réelle peut se situer en dehors de cette plage.

Lors de l'interprétation de la sortie de FORECAST. ETS. SAISONNALITÉ, il est important de garder à l'esprit les limites de la formule et les hypothèses qui ont été faites lors de la création de la prédiction. Vous devez également tenir compte d'autres facteurs susceptibles d'influer sur le résultat, tels que les changements dans les conditions du marché ou le comportement des consommateurs.

Erreurs courantes lors de l'utilisation de FORECAST. ETS. SAISONNALITÉ

La PRÉVISION. ETS. La formule SEASONALITY dans Excel est un outil puissant pour prévoir les données de séries chronologiques, mais comme toutes les formules, elle est aussi bonne que les données saisies et l'interprétation des résultats. Plusieurs erreurs courantes peuvent survenir lors de l'utilisation de cette formule. En voici quelques-unes :

Saisie incorrecte des données

• Une erreur courante dans l'utilisation de FORECAST. ETS. LA SAISONNALITÉ consiste à saisir des données de manière incorrecte dans la formule. Assurez-vous que la plage de données est correcte et que toutes les données sont au format correct (date et numérique).
• Une autre erreur courante consiste à ne pas inclure toutes les données dans la plage. Assurez-vous d'inclure tous les points de données, y compris les lacunes ou les points de saut dans la série chronologique.

Choisir le mauvais type de données pour l'analyse

• PRÉVISION. ETS. SEASONALITY est conçu pour fonctionner avec des données de séries chronologiques où il existe un modèle clair de saisonnalité. Si les données ne présentent pas un tel modèle, la sortie de la formule ne sera pas fiable.
• Assurez-vous de choisir le type de saisonnalité approprié pour les données. Il existe quatre options : "additif", "multiplicatif", "additif avec tendance croissante" et "multiplicatif avec tendance croissante". "

Mauvaise interprétation de la sortie

• La sortie de PREVISION. ETS. LA SAISONNALITÉ peut être difficile à lire, car elle présente une gamme de résultats possibles plutôt qu'une prédiction unique. Assurez-vous de comprendre l'intervalle de confiance et les intervalles de prédiction, ainsi que toutes les mesures de variance ou d'erreur incluses.
• Il est également important de se rappeler que la formule n'est qu'un outil et que toute interprétation du résultat doit être considérée parallèlement à d'autres données et analyses.

Avantages de l'utilisation de FORECAST. ETS. Formule SAISONNALITÉ

Lorsqu'il s'agit de prédire les tendances des données saisonnières, le FORECAST. ETS. La formule SAISONNALITÉ dans Excel est un outil puissant Il y a plusieurs avantages à utiliser cette formule pour faire des prédictions :

Prédictions précises

La PRÉVISION. ETS. La formule SEASONALITY combine un lissage exponentiel avec des méthodes statistiques de pointe pour fournir des prévisions très précises. Le lissage exponentiel prend en compte les données passées et donne plus de poids aux données récentes. La formule utilise les données historiques pour identifier les modèles et prévoir les tendances futures, même lorsque les données contiennent des valeurs aberrantes ou des irrégularités. Les prévisions faites avec cette formule sont souvent plus fiables et précises que celles faites avec d'autres méthodes de prévision.

Efficacité de l'analyse

PRÉVISION. ETS. SEASONALITY est une formule automatisée qui n'exige pas que les utilisateurs aient des connaissances spécialisées en matière de prévision. Il est facile à utiliser et peut fournir des prédictions précises en quelques secondes. Les utilisateurs peuvent saisir des ensembles de données substantiels et la formule s'occupe du reste, réduisant ainsi le temps nécessaire à l'analyse. Cette formule peut analyser de grandes quantités de données plus efficacement que n'importe quel processus manuel, ce qui permet aux utilisateurs de gagner un temps considérable.

Capacité à gérer de grands ensembles de données

La PRÉVISION. ETS. La formule SEASONALITY peut gérer efficacement de grands ensembles de données, ce qui permet d'analyser les tendances à long terme et de faire des prévisions précises pour les années à venir. Des calculs complexes qui nécessiteraient des heures, voire des jours, d'analyse manuelle peuvent être effectués en quelques secondes à l'aide de cette formule. Cela aide les utilisateurs à prendre des décisions commerciales éclairées basées sur des informations sur les données.

Limites de la PRÉVISION. ETS. Formule SAISONNALITÉ

La PRÉVISION. ETS. La formule SEASONALITY est un outil puissant pour prévoir des données de séries chronologiques dans Excel. Cependant, comme toutes les méthodes, elle a des limites dont il faut tenir compte lors de son utilisation. Voici quelques-unes des limitations les plus importantes de la FORECAST. ETS. Formule SAISONNALITÉ

Incapacité à gérer les valeurs aberrantes

L'un des principaux inconvénients de la FORECAST. ETS. La formule SEASONALITY est qu'elle ne gère pas bien les valeurs aberrantes. Si votre ensemble de données comprend quelques valeurs très élevées ou très faibles, ces valeurs peuvent avoir un effet disproportionné sur la prévision. Dans certains cas, la prévision peut être complètement hors de propos en raison de ces valeurs aberrantes. Si vous savez que votre ensemble de données comprend des valeurs aberrantes, il peut être préférable d'utiliser une méthode de prévision différente ou de supprimer entièrement les valeurs aberrantes de votre ensemble de données.

Exigence pour des ensembles de données cohérents

La PRÉVISION. ETS. La formule SEASONALITY nécessite un ensemble de données cohérent avec les mêmes intervalles de temps entre les points de données. Si votre ensemble de données comprend des données manquantes ou des points de données inégalement espacés dans le temps, la formule peut ne pas fonctionner correctement. Dans certains cas, il peut être nécessaire d'interpoler les données manquantes ou d'ajuster les intervalles de temps entre les points de données pour obtenir des résultats précis avec la formule.

Sensibilité au nombre de périodes dans un cycle

La PRÉVISION. ETS. La formule SEASONALITY est conçue pour fonctionner avec des ensembles de données qui présentent un modèle saisonnier. Cependant, la précision de la formule est très sensible au nombre de périodes du cycle saisonnier. Si votre ensemble de données a un cycle plus long ou plus court que le cycle saisonnier par défaut supposé par la formule, la prévision peut ne pas être précise. Dans certains cas, il peut être nécessaire d'ajuster le cycle saisonnier ou d'utiliser une méthode de prévision entièrement différente.

En conclusion, la PRÉVISION. ETS. La formule SEASONALITY est un outil précieux pour prévoir les données de séries chronologiques dans Excel. Cependant, il est important de comprendre ses limites et de l'utiliser de manière appropriée pour obtenir des résultats précis.

Conclusion

Après avoir exploré les PRÉVISIONS. ETS. SAISONNALITÉ, on voit à quel point elle est cruciale dans l'analyse des données. Résumons les principaux enseignements de cette discussion.

Récapitulatif de l'importance de FORECAST. ETS. Formule SAISONNALITÉ dans l'analyse des données

La PRÉVISION. ETS. La formule SEASONALITY est un outil puissant qui s'adapte au modèle saisonnier inhérent aux données lors de la création de prévisions. Il fournit des prévisions plus précises par rapport aux méthodes de prévision traditionnelles telles que la régression linéaire, en fonction de sa capacité à ajuster un modèle plus complexe avec des modèles saisonniers. La formule comporte diverses entrées qui peuvent être ajustées pour incorporer des contraintes de données, ce qui se traduit par des prévisions optimales. Il s'agit d'un outil essentiel pour la prévision de la demande, la planification des capacités et les décisions de gestion des stocks.

Réflexions finales sur la formule

La PRÉVISION. ETS. La formule SEASONALITY offre des capacités de prévision avancées, et la formule est relativement facile à adapter à différents ensembles de données. Cependant, il est essentiel d'aborder la formule avec prudence - car le modèle sophistiqué peut conduire à un surajustement des données. En outre, les performances de la formule dépendent fortement de la précision et de la fiabilité des données.

Appel à l'action pour que les lecteurs testent la formule dans leur analyse de données

Si vous souhaitez fournir des prévisions précises, le FORECAST. ETS. La formule SAISONNALITÉ vaut la peine d'être essayée. La meilleure façon de procéder est de tester la formule avec des données historiques et de valider les performances avant de l'appliquer aux prévisions. Envisagez également de tester la formule par rapport aux méthodes de prévision traditionnelles pour en évaluer l'efficacité. En conclusion, nous encourageons les lecteurs à expérimenter davantage la formule et à intégrer l'apprentissage dans leur flux de travail d'analyse de données.