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SPSS Forecasting

Construire rapidement des prévisions expertes à partir de séries temporelles

Les prévisions offrent une base solide pour la planification d'une entreprise. SPSS Forecasting offre un grand nombre de fonctions permettant aussi bien aux novices qu'aux techniciens de développer rapidement des prévisions fiables à partir de données issues de séries temporelles. SPSS Forecasting* est un module totalement intégré à SPSS Statistics. Vous disposez donc de toutes les capacités de SPSS Statistics plus les fonctions spécifiquement conçues pour les prévisions.

Parce qu’elles vous aident à développer et à gérer des plans affectant un grand nombre de zones opérationnelles, les prévisions ont un impact majeur sur les bénéfices. Elles permettent à votre entreprise de mieux anticiper les revenus, de contrôler les ressources en personnel, les stocks ainsi que d’autres coûts et de gérer plus précisément d’autres processus métier — toutes ces améliorations aboutissent, au final, à des résultats plus sains. Cependant, travailler avec les données de séries temporelles nécessaires au développement des prévisions peut s'avérer complexe.

SPSS Forecasting offre les techniques avancées dont vous avez besoin sans les inconvénients des méthodes traditionnelles. Contrairement aux tableurs, SPSS Forecasting permet d’utiliser des méthodes statistiques avancées pour la création de prévisions sans pour autant être un expert des statistiques.

Les utilisateurs novices peuvent créer des prévisions sophistiquées prenant en compte de multiples variables. Les spécialistes peuvent utiliser SPSS Forecasting pour valider leurs modèles. Vous obtenez plus rapidement l’information dont vous avez besoin car SPSS Forecasting vous aide à chaque étape du processus.

Générez efficacement les modèles et mettez-les à jour

Au lieu de prévisions construites en réinitialisant les paramètres et en réestimant les modèles, variable après variable, SPSS Forecasting vous permet d'accélérer le processus. Vous allez gagner des heures, voire des jours, d’un temps précieux sans aucune perte en termes de qualité et de fiabilité de vos prévisions.

Avec SPSS Forecasting, vous pouvez :

  • Développer rapidement des prévisions fiables, quelle que soit l’importance de l’ensemble de données ou le nombre des variables impliquées
  • Réduire les erreurs de prévision en automatisant la sélection des modèles appropriés et de leurs paramètres
  • Mettre à jour et gérer efficacement des modèles de prévision afin de consacrer davantage de temps à l'analyse des raisons pour lesquelles certains modèles divergent de la norme
  • Permettre à un plus large groupe d'utilisateurs dans l'entreprise de générer des prévisions
  • Donner aux spécialistes le contrôle sur les choix affectant les modèles, les paramètres et la sortie
  • Fournir aux décideurs des informations compréhensibles et utilisables

Avec SPSS Forecasting, vous disposez d'une énorme souplesse dans la création des prévisions. Par exemple, vous pouvez facilement convertir les données transactionnelles en données de séries temporelles et les données de séries temporelles en intervalles de temps mieux adaptés aux besoins de planification de l'entreprise.

Vous pouvez créer des prévisions au niveau de détail exact nécessaire. Par exemple, pour chaque ligne de produit, pour des produits spécifiques et sur des zones géographiques et fonctionnelles.

Avec la fonction Expert Modeler de SPSS Forecasting, vous pouvez :

  • Déterminer automatiquement le modèle ARIMA ou le modèle de lissage exponentiel le mieux adapté à vos données de séries temporelles.
  • Modéliser des centaines de séries temporelles différentes en une seule fois.

Vous pouvez également :

  • Enregistrer les modèles dans un fichier XML de façon à ce que, lorsque les données changent, les prévisions puissent être mises à jour sans avoir à réinitialiser les paramètres ou à réestimer le modèle.
  • Ecrire des scripts pour que les mises à jour soient exécutées automatiquement

Guider les novices dans le domaine des prévisions

Si vous êtes novice en matière de modélisation de séries temporelles ou si vous ne créez qu'occasionnellement des modèles de séries temporelles, vous apprécierez la capacité de SPSS Forecasting à choisir le modèle approprié pour vos données et à vous guider tout au long du processus de création. Avec SPSS Forecasting, vous pouvez :

  • Générer des modèles fiables, même si vous n’êtes pas certain de la façon de choisir les paramètres de lissage exponentiel ou les ordres ARIMA ou de réaliser la stationnarité de vos séries.
  • Tester automatiquement vos données en termes de saisonnalité, d’intermittence et de valeurs manquantes et sélectionner les modèles appropriés.
  • Détecter les aberrances et éviter leur impact sur les estimations de paramètres.
  • Générer des graphiques de vos données montrant les intervalles de confiance et la qualité d’ajustement du modèle.

Une fois vos modèles créés et validés, vous pouvez les partager en les intégrant aux applications Microsoft® Office. Ou bien, avec SPSS Statistics Output Management System (OMS), vous pouvez écrire la sortie au format HTML ou XML pour intégration dans les intranets de l’entreprise. Vous pouvez également enregistrer des modèles en tant que fichiers de données SPSS Statistics ce qui vous permet de rechercher dans ces fichiers des caractéristiques telles que la qualité de l’ajustement pour chaque modèle.

Donner le contrôle aux experts

Si vous êtes expérimenté dans le domaine des prévisions, vous apprécierez SPSS Forecasting car vous pourrez créer plus efficacement des modèles à partir de données de séries temporelles tout en conservant le contrôle des aspects majeurs du processus.

Par exemple, via l’Expert Modeler de SPSS Forecasting, vous pouvez limiter le choix des modèles aux modèles ARIMA ou aux modèles de lissage exponentiel. Vous pouvez laisser de côté l’Expert Modeler et choisir chaque paramètre du modèle vous-même ou bien utiliser les recommandations de l’Expert Modeler comme point de départ pour vos sélections ou pour valider votre travail.

Vous pouvez limiter la sortie de façon à voir uniquement les modèles présentant les plus mauvais ajustements – ceux qui nécessitent davantage d’examen. Vous pourrez ainsi découvrir rapidement et efficacement les problèmes présents dans vos données ou vos modèles.

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