La plupart des données historiques ou chronologiques possèdent une tendance sous-jacente ou un motif saisonnier. Toutefois, la plupart des données historiques présentent également des fluctuations aléatoires ("bruit") qui rendent difficile la détection de ces tendances et motifs sans ordinateur. Predictor utilise des méthodes sophistiquées de séries chronologiques pour analyser la structure sous-jacente de ces données. Il projette ensuite les tendances et les motifs pour prévoir les futures valeurs.
Predictor utilise deux types de prévision :
Les prévisions de séries chronologiques décomposent les données historiques en divers facteurs : niveau, tendance, saisonnalité et erreur. Predictor analyse ces facteurs et les projette dans le futur pour prévoir des résultats probables.
La régression linéaire multiple est plus appropriée lorsque des influences externes ont une incidence sur la variable à prévoir. La régression prend des données historiques des variables d'influence et détermine la relation mathématique entre ces variables et à la variable cible. Elle utilise ensuite les méthodes de prévision des séries chronologiques pour prévoir les variables qui ont un impact et combine les résultats d'un point de vue mathématique afin de prévoir la variable cible.
Dans Predictor, une série de données est un ensemble de données historiques relatives à une seule variable. Lorsque vous exécutez Predictor, le programme utilise chaque méthode sur toutes les séries de données sélectionnées et calcule une mesure mathématique de qualité de l'ajustement. Predictor sélectionne la méthode avec la meilleure qualité de l'ajustement comme étant celle qui fournira la prévision la plus précise. Predictor effectue cette sélection automatiquement, mais vous pouvez également sélectionner des méthodes manuellement ou remplacer la méthode recommandée par Predictor par une autre.
La prévision finale présente la continuation la plus probable des données. Toutes ces méthodes supposent que certains aspects de la tendance historique ou du motif continueront à l'avenir. Toutefois, plus la prévision va loin dans le temps, plus il devient probable que les événements divergeront par rapport à leur comportement passé, ce qui rendra les résultats de moins en moins fiables. Pour vous aider à évaluer la fiabilité des prévisions, Predictor fournit un intervalle de confiance indiquant le degré d'incertitude de la prévision.
Après avoir trouvé la meilleure prévision pour les données, Predictor affiche des informations détaillées (par exemple, des statistiques, des graphiques, des rapports et des tableaux pivotants interactifs Microsoft Excel). Predictor permet également de coller les valeurs de prévision dans une feuille de calcul et de créer des hypothèses Crystal Ball à partir de valeurs de prévision afin de procéder à une simulation.
Les rubriques suivantes décrivent la configuration des prévisions Predictor à l'aide des paramètres par défaut, afin de générer des résultats rapidement en vue d'une analyse plus approfondie :
Les notions de base de Predictor sont décrites à la section « Didacticiel 1 : Ventes de shampooing ». Vous trouverez peut-être utile de parcourir ce didacticiel maintenant. Vous pouvez également lire les sections suivantes en premier et lancer le didacticiel ensuite. Lorsque vous vous sentez prêt à approfondir vos connaissances en matière de prévisions, reportez-vous aux instructions du chapitre « Configuration des prévisions de Predictor, ».