La fonction `FORECAST.ETS` dans Excel est utilisée pour effectuer des prévisions sur des séries chronologiques en utilisant l’exponentielle du lissage (ETS). Cette fonction est particulièrement utile pour prédire des valeurs futures sur la base de données historiques, en prenant en compte les tendances et les variations saisonnières. Voici comment utiliser cette fonction :
Syntaxe de la fonction
FORECAST.ETS(target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation])
Arguments
- `target_date` : (Obligatoire) La date pour laquelle vous souhaitez prévoir une valeur. Elle doit être une valeur numérique ou une date.
- `values` : (Obligatoire) La série de valeurs historiques que vous souhaitez utiliser pour la prévision. Il s’agit normalement de vos données de demande passées.
- `timeline` : (Obligatoire) La série de dates ou de temps correspondant à vos valeurs historiques. Cette série doit être régulière et avoir la même taille que `values`.
- `seasonality` : (Facultatif) Une valeur numérique qui indique la longueur du modèle saisonnier à utiliser. La valeur par défaut est 1 (aucune saisonnalité). Si vous voulez déterminer automatiquement la saisonnalité, utilisez 0.
- `data_completion` : (Facultatif) Une valeur indiquant comment traiter les points de données manquants. Par défaut, la fonction utilise la méthode “zero” pour combler les lacunes. Vous pouvez également spécifier “interpolate” (interpolation).
- `aggregation` : (Facultatif) Une option qui détermine comment les valeurs de plusieurs points temporels doivent être agrégées. Les options incluent “AVERAGE”, “COUNT”, “COUNTA”, “MAX”, “MEDIAN”, “MIN”, “SUM”.
Exemple d’utilisation
Supposons que vous ayez un tableau avec les dates en colonne A et les ventes correspondantes en colonne B. Vous souhaitez prévoir les ventes pour une date future donnée.
=FORECAST.ETS("2024-01-01", B2:B25, A2:A25, 12, 1, "AVERAGE")
- “2024-01-01” : date cible pour laquelle vous souhaitez faire la prévision.
- B2:B25 : plage de valeurs historiques des ventes.
- A2:A25 : plage de dates correspondantes aux valeurs.
- 12 : indique un modèle saisonnier basé sur une saisonnalité de 12 périodes (comme pour une année mensuelle).
- 1 : indique que les données manquantes doivent être achevées par interpolation (si vous préférez).
- “AVERAGE” : définit que les valeurs agrégées doivent être moyennées si plusieurs points ont la même date.
Remarques
- Assurez-vous que la chronologie est régulière. Les valeurs de la chronologie doivent être équidistantes (ex : chaque mois, chaque trimestre).
- La fonction peut demander des ajustements en cas de bruit ou de modèles complexes; il peut être avantageux de combiner cette prévision avec d’autres analyses pour vérifier sa validité.
En utilisant la fonction `FORECAST.ETS` de cette manière, vous devriez pouvoir obtenir une prédiction fiable en fonction de vos données historiques.
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