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Faire des prévisions commerciales

Le problème : anticiper des résultats à partir de valeurs déjà existantes. La solution : utiliser les outils mathématiques de régression du tableur.Quelle quantité de livres…

Le problème : anticiper des résultats à partir de valeurs déjà existantes.

La solution : utiliser les outils mathématiques de régression du tableur.Quelle quantité de livres vendrez-vous le mois prochain ? A une telle question, votre tableur peut apporter une réponse. Pour cela, il analyse les ventes déjà réalisées les mois précédents et calcule les coefficients de l’équation qui décrit le mieux l’évolution de ces valeurs dans le temps. Puis le tableur utilise cette équation pour déterminer le nombre des ventes au cours des périodes à venir.

Extrapolez les valeurs futures

Prenons un exemple : au cours des trois premiers mois de l’année, vous avez vendu respectivement 100, 120 et 140 livres. L’examen de ces valeurs montre que, pour un mois donné, le nombre des ventes est obtenu par la formule Numéro du mois 5 20 + 80. En effet, pour le mois 1, cela donne bien 1 5 20 + 80 = 100 ; pour le mois 3, vous obtenez 3 5 20 +80 = 140. Vous pouvez alors déduire que, pour le sixième mois, vous vendrez 200 livres (6 5 20 + 80), en admettant que la progression demeure constante. Le calcul de ces deux coefficients (20 et 80, dans notre exemple) est entièrement pris en charge par le tableur. Le programme vous fournit également une indication précieuse : le coefficient de détermination multiple qui précise le taux de confiance que vous pouvez accorder aux prévisions obtenues. En effet, si vos ventes ont été de 50, 60, puis 70 livres, il est facile de continuer la série. Mais si ces valeurs se montent à 50, 30 puis 70, vous n’en déduirez pas aisément les futurs montants. Un coefficient de détermination multiple proche de 1 indique que la prévision est fiable. S’il est proche de zéro, les valeurs calculées par le tableur n’ont que peu de signification. Notez que si, dans vos chiffres, vous avez une valeur très supérieure ou inférieure aux autres valeurs, il est préférable de l’ignorer pour que la prévision reste fiable.

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E. O.