Vous cherchez un complet cours sur la compréhension des modèles de prévision piloter les décisions commerciales concernant les calendriers de production, la gestion des stocks, la planification de la main-d’œuvre et de nombreuses autres parties de l’entreprise.

Obtenez un coupon Udemy à 100% pour Marketing Analytics: modèles de prévision avec cours Excel

Vous avez trouvé le bon Marketing Analytics: modèles de prévision avec Excel! Ce cours vous apprend tout ce que vous devez savoir sur les différents modèles de prévision et comment implémenter ces modèles dans Excel à l’aide de l’outil Excel avancé.

Après avoir terminé ce cours vous serez en mesure de:

• Mettez en œuvre des modèles de prévision tels que la simple régression linéaire simple et multiple, le rapport à la moyenne mobile, la méthode de lissage exponentiel de Winter avec tendance et saisonnalité, le célèbre modèle de diffusion Bass et bien d’autres.
• Augmentez les revenus / bénéfices de votre entreprise en mettant en œuvre des prévisions précises à l’aide du complément de solveur Excel
• Pratiquer, discuter et comprendre les différents modèles de prévision utilisés par les organisations en toute confiance

Comment ce cours vous aidera-t-il?

UNE Certificat d’achèvement vérifiable est présenté à tous les étudiants qui entreprennent ce cours Marketing Analytics: Modèles de prévision avec Excel.

Si vous êtes un chef d’entreprise ou un cadre, ou un étudiant qui souhaite apprendre et appliquer des modèles de prévision dans des problèmes commerciaux réels, ce cours vous donnera une base solide en vous enseignant les modèles de prévision les plus populaires et comment les mettre en œuvre.

Pourquoi devriez-vous choisir ce cours?

Nous croyons en l’enseignement par l’exemple. Ce cours ne fait pas exception. L’objectif principal de chaque section est de vous enseigner les concepts à travers des exemples de procédures. Chaque section comprend les composants suivants:

• Concepts théoriques et cas d’utilisation de différents modèles de prévision
• Instructions étape par étape sur la mise en œuvre de modèles de prévision dans Excel
• Fichier Excel téléchargeable contenant les données et les solutions utilisées dans chaque conférence
• Notes de cours et devoirs réviser et mettre en pratique les concepts

Les cours pratiques où nous créons le modèle pour chacune de ces stratégies sont quelque chose qui différencie ce cours de tout autre cours disponible en ligne.

Qu’est-ce qui nous rend qualifiés pour vous enseigner?

Le cours est dispensé par Abhishek et Pukhraj. En tant que responsables de la société de conseil Global Analytics, nous avons aidé les entreprises à résoudre leurs problèmes commerciaux à l’aide d’Analytics et nous avons utilisé notre expérience pour inclure les aspects pratiques du marketing et de l’analyse de données dans ce cours.

Que couvre ce cours?

Comprendre comment les ventes futures changeront est l’une des informations clés dont le gestionnaire a besoin pour prendre des décisions basées sur les données. Dans ce cours, nous explorerons comment on peut utiliser des modèles de prévision pour

• Voir les modèles dans les données de séries chronologiques
• Faire des prévisions basées sur des modèles

Permettez-moi de vous donner un bref aperçu du cours

• Section 1 – IntroductionDans cette section, nous allons découvrir la structure du cours
• Section 2 – Bases de la prévisionDans cette section, nous discuterons des bases de la prévision et nous apprendrons également la manière la plus simple de créer un modèle de régression linéaire simple dans Excel
• Section 3 – Préparer les données pour le modèle de régressionDans cette section, vous apprendrez quelles actions vous devez entreprendre étape par étape pour obtenir les données, puis les préparer pour l’analyse, ces étapes sont très importantes.Nous commençons par comprendre l’importance des connaissances commerciales, puis nous verrons comment faire les données exploration. Nous apprenons à faire une analyse univariée et une analyse bivariée, puis nous abordons des sujets comme traitement des valeurs aberrantes et imputation de la valeur manquante.
• Section 4 – Prévision à l’aide du modèle de régressionCette section commence par une régression linéaire simple, puis couvre plusieurs régressions linéaires.Nous avons couvert la théorie de base derrière chaque concept sans être trop mathématique à ce sujet afin que vous compreniez d’où vient le concept et comment il est important. Mais même si vous ne le comprenez pas, ce sera correct tant que vous apprendrez à exécuter et à interpréter le résultat comme enseigné dans les conférences pratiques.Nous examinons également comment quantifier la précision des modèles, quelle est la signification de la statistique F , comment les variables catégorielles de l’ensemble de données de variables indépendantes sont interprétées dans les résultats.
• Section 5 – Gestion des événements spéciaux comme les ventes des FêtesDans cette section, nous apprendrons comment incorporer les effets de l’effet Jour de la semaine, de l’Effet Mois ou de tout événement spécial comme les jours fériés, le jour de paie, etc.
• Section 6 – Identification de la saisonnalité et de la tendance des prévisionsDans cette section, nous découvrirons les tendances et la saisonnalité et comment utiliser le solveur pour développer un modèle additif ou multiplicatif pour estimer tendances et saisonnalité. Nous apprendrons également à utiliser moyennes mobiles pour éliminer la saisonnalité pour voir facilement les tendances des ventes.
• Section 7 – Gérer l’évolution des tendances et de la saisonnalité au fil du tempsDans cette section, nous allons découvrir Méthode d’hiver que les changements de tendance et les estimations saisonnières de l’indice au cours de chaque période ont plus de chances de suivre les changements que les autres méthodes.
• Section 8 – Modèles de prévision pour les nouveaux produitsDans cette section, nous apprendrons des techniques pour prévoir les ventes de nouveaux produits. Il est difficile de prévoir quand nous avons peu ou pas de données historiques. le Courbe S peut être utilisé lorsque nous avons peu de données et le célèbre modèle de diffusion des basses peut être utilisé pour prédire les ventes de produits avant même que le produit ne soit lancé sur le marché.

Je suis assez confiant que le cours vous donnera les connaissances et les compétences nécessaires pour voir immédiatement les avantages pratiques dans votre lieu de travail.

QUE APPRENDREZ-VOUS DANS CE COURS:

• Devenir compétent dans l’utilisation d’outils puissants tels que le solveur Excel pour créer des modèles de prévision
• Découvrez deux des outils de prévision les plus utilisés: la régression linéaire simple et la régression multiple simple
• Apprenez à estimer la tendance et les aspects saisonniers des ventes
• Apprenez à générer des prévisions à l’aide de la méthode de prévision Ratio à la moyenne mobile
• Prévision à l’aide d’une tendance dynamique et d’un indice saisonnier à l’aide de la méthode de Winter
• Apprenez à prévoir les lancements de nouveaux produits avec peu ou pas d’historique sur les ventes d’un produit
• Apprenez à utiliser les courbes S pour prévoir les ventes d’un nouveau produit
• Apprenez à prévoir les ventes de produits avant même que le produit ne soit commercialisé à l’aide du modèle de diffusion Bass
• Connaissance approfondie de la collecte et du prétraitement des données pour les problèmes de régression linéaire
• Comprendre comment interpréter le résultat du modèle de régression linéaire et les traduire en informations exploitables

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