La prévision des tendances

CHAPITRE 1 

 LA PREVISION DES TENDANCES

Dans une économie de marché la production est là pour répondre à une demande.

Ce constat macro économique reste vrai au niveau de l’entreprise et justifie l’importance de la prévision des ventes, des achats, des besoins en personnel… dans le processus global de prévision.

Dans une unité commerciale, le manageur est amené à recueillir des données antérieures de son activité et à s’appuyer sur leur analyse statistique (ex : quantités vendues, le CA par client…) c’est à partir de l’étude de ces données qu’il pourra faire des prévisions.

I-L’analyse statistique d’une série

1/ Les différentes variables d’une série statistique

1.1 : La variable discrète : elle ne prend que des valeurs entières

Elles peuvent être qualitatives c'est-à-dire non numériques (ex : secteur d’activité du client), ou quantitatives c'est-à-dire avec des valeurs numériques déterminées dont le nombre est fini (ex : nombre de commandes par client)

Variable qualitative discrète : Catégorie de clientèle

Remarque : La variable est discrète car le nombre de valeurs est fini.

1.2 : La variable continue : elle prend toutes les valeurs d’un intervalle entre deux nombres donnés (ex : tranche de Chiffre d’affaires)

Variable quantitative continue : Clients par tranche de chiffre d’affaires

Remarque : Le premier intervalle comprend 0 mais pas 500

1.3 : Les séries chronologiques : Elles représentent l’évolution d’une variable dans le temps

Evolution du nombre de clients

1.4 : Les séries doubles : elles représentent le croisement de deux variables dans un tableau à double entrée

Série double : catégorie et CA

1.5 : Les séries cumulées : on les obtient par le cumul des valeurs d’une série continue, au fur et à mesure soit en ordre croissant, soit en ordre décroissant.

Nombre de clients par tranche de CA

2/ Les principaux paramètres de l’analyse statistique

2.1 : La moyenne arithmétique pondérée :

la moyenne simple correspond au total des valeurs qui est divisé par le nombre de valeurs.

Ex : Moyenne simple : CA par année en K€

La moyenne arithmétique pondérée permet d’affecter des coefficients aux valeurs observées. Elle tient compte de l’effectif associé à chaque valeur.

Ex : Moyenne pondérée

Il y a 45 clients qui ont acheté 1 produit, 25 clients qui ont achetés 2 produits…

Donc  x̄= 212/105 = 2.019

Donc en moyenne les clients achètent 2 produits

x̄=[pic 2]

Dans le cas des variables continues (avec des intervalles), on ne peut pas effectuer de calcul sur l’intervalle, donc on calcule d’abord le centre de l’intervalle appelé centre de classe pour déterminer xi.

xi=[pic 3] avec a et b les bornes de l’intervalle

*(50+10)/2=30

Moyenne x̄= [pic 4]=109.03

Les clients dépensent en moyenne 109.03€.

2.2 : La variance et l’écart type

L’écart type permet de mesurer la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne. Plus l’écart type est grand et plus la dispersion est importante.

Ex : un élève a une moyenne de 10 /20 avec 2 notes 10 et 20.

Un autre élève a également une moyenne de 10 mais avec deux 10

Ils ont la même moyenne, mais leur écart type sera différent.

Pour calculer l’écart type on calcule d’abord la variance, qui est la somme des des écarts au carré qui n’a pas de signification en soi.

Variance = = [pic 5][pic 6]

Ou

Variance =  -²[pic 7][pic 8]

L’écart type est la racine carrée de la variance *

Ecart type = √variance

II- La représentation graphique d’une série statistique (cf : doc)

III- Taux et indices

Le taux est le rapport entre deux grandeurs, il a 2 applications :