Technique de prévision : exploration de la logique de prévision dans les modèles LuckyTemplates

Si vous souhaitez disposer d'un exemple concret de scénario de prévision à l'aide de LuckyTemplates, vous êtes sur la bonne page. Vous trouverez dans ce tutoriel une technique de prévision que vous pourrez sûrement mettre en place dans votre propre environnement de travail. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Dans l'exemple, je compare mes résultats réels à mes prévisions et je les regarde de manière cumulative. Les totaux cumulés me donnent une bien meilleure vue d'ensemble et m'assurent que je saurai quand une tendance apparaît. Si vous utilisez la technique de prévision dont je parle dans ce didacticiel, vous pourrez obtenir le même résultat.

Cependant, vous devez d'abord créer la prévision réelle. Vous pouvez l'avoir dans une source de données ou une feuille de calcul distincte, ou vous devrez peut-être le créer car vous n'en avez pas encore. Il existe de nombreuses façons de le créer - parfois c'est simple, et parfois, à mon avis, c'est plus complexe que nécessaire.

Une fois que vous avez cette configuration, développer une logique simple et utiliser des formules avec DAX peut vraiment vous donner un aperçu de vos données.

Examiner les résultats réels par eux-mêmes est bien, mais dans de nombreux cas, vous avez besoin d'un point de référence pour vraiment montrer les performances relatives.

À moins que vous n'ayez une compréhension approfondie des chiffres, l'utilisation d'un indice de référence ou d'une prévision (comme dans ce cas) est le meilleur moyen de le montrer à vos consommateurs.

De plus, en utilisant les autres filtres de votre modèle de données, vous pouvez configurer vos rapports pour plonger efficacement dans des zones spécifiques de vos ensembles de données et voir comment les résultats ont fonctionné par rapport à la référence unique. Parfois, il y a quelques nuances à comprendre, mais ceci est un autre tutoriel.

Table des matières

• Création d'une prévision
• Élaboration des prévisions cumulées
• Prévisions versus ventes
• Conclusion

Création d'une prévision

Nous avons ici un modèle de données simple avec les ventes totales, qui ne sont que des informations historiques, nous devons donc créer une prévision. Il existe de nombreuses façons de le faire, mais je vais vous montrer comment en créer une simple.

Dans cette démonstration, je vais projeter ce que nous avons réalisé en 2015 à 2016. J'utilise avec Total Sales , puis je vais et j'insère Dates .

Cela va nous donner les ventes de l'année dernière. Nous pouvons voir dans notre tableau ici que les premières données saisies datent du 1er juin 2014.

Maintenant, cela se reflète dans notre 2015 (le total des ventes de l'année dernière).

Cependant, nous devons aller plus loin. Nous voulons prévoir 2016, donc nos données commenceront à partir de janvier 2016, puis pour toute l'année. Pour ce faire, nous modifions le contexte du calcul (en utilisant CALCULATE ), mais nous filtrons les informations qui ne sont pas en 2016 (avec une instruction ). Et donc nous filtrons le tableau Dates où l'année est égale à 2016.

Cela va littéralement supprimer ou effacer toute date qui n'est pas 2016 pour cette prévision. Faisons-le glisser dans notre tableau et nous verrons que nos données commencent à partir de janvier 2016.

Nous avons maintenant des prévisions pour 2016.

Lorsque nous l'affichons sur un graphique, nous pouvons voir nos ventes totales par jour et nos prévisions de ventes, qui ne sont qu'une projection de l'année précédente.

Élaboration des prévisions cumulées

Maintenant, nous allons les transformer en totaux cumulés et nous allons les examiner de manière cumulative, ce qui nous permet d'obtenir de meilleures informations. La première chose que nous devons faire est de calculer les ventes cumulées .

Nous pouvons ensuite les réutiliser pour calculer nos prévisions cumulées pour 2016 . Tout ce que nous avons à faire, c'est de subdiviser les ventes totales avec les prévisions de 2016 .

Nous avons maintenant le total cumulé des prévisions 2016 , qui ne sont que les résultats projetés de 2015. Nous les avons transformés en un total cumulé, que nous pouvons comparer à nos ventes cumulées de cette année .

Nous pouvons transformer cela en une visualisation et être en mesure d'analyser ces informations sur la façon dont nous allons de manière cumulative. Il y a un petit problème ici dans lequel le total cumulatif est projeté jusqu'au bout, même s'il n'y a aucune information et que nous ne le voulons probablement pas.

Nous pouvons y remédier très facilement en ajoutant dans notre formule. Donc, s'il n'y a littéralement aucune vente ce jour-là, cela renverra . Cela va se débarrasser de toutes les informations qui sont en avant à partir d'une date particulière.

Nous appuyons sur Entrée et nous verrons dans notre graphique que la ligne disparaît, car nous superposons nos ventes actuelles à nos prévisions de ventes.

Prévisions versus ventes

À partir de là, nous pouvons calculer nos ventes par rapport à nos prévisions grâce à la création de branches de mesure .

Et nous pourrions transformer cela en une visualisation seule, mais cela ne génère pas vraiment d'informations pour nous pour le moment car nous n'avons pas de données de septembre à décembre et cela les prend simplement comme zéro.

Nous pouvons résoudre ce problème en ajoutant cette logique ISBLANK .

Et avec cela, nous pouvons maintenant voir comment nous traversons le temps par rapport à nos prévisions cumulées.

De plus, comme cela est connecté dans le modèle de données, nous pouvons par exemple intégrer nos produits. On le transforme en trancheuse et on voit comment on s'en sort sur chacun de nos produits.

Nous pouvons sélectionner dynamiquement tous nos produits et voir comment ils suivent.

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Conclusion

Il s'agit d'une technique de prévision unique que j'ai démontrée dans ce tutoriel. Tout d'abord, nous avons créé une prévision, nous l'avons gardée assez simple, puis nous avons utilisé un total cumulé pour mieux la visualiser. Après cela, nous l'avons comparé et avons pu suivre dans le temps et voir comment se déroulaient toutes les ventes.

Tout tourne autour des applications métier avec cela. Je couvre en fait de nombreuses applications similaires autour de la prévision dans mon  Cela vaut la peine d'être vérifié si vous souhaitez en savoir plus sur la technique de prévision, la budgétisation, les techniques de segmentation et de regroupement et l'analyse de scénarios, pour n'en nommer que quelques-unes.

J'espère que vous serez en mesure de trouver un moyen d'intégrer cette technique de prévision dans votre propre travail.

Tous mes vœux!

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