Podcast
Questions and Answers
Quelle composante de la demande représente les fluctuations aléatoires à court terme ?
Quelle composante de la demande représente les fluctuations aléatoires à court terme ?
- La composante cyclique
- La composante saisonnière
- La tendance
- La composante résiduelle (correct)
Laquelle de ces affirmations concernant la tendance est vraie ?
Laquelle de ces affirmations concernant la tendance est vraie ?
- La tendance capture les fluctuations aléatoires à court terme.
- La tendance représente une augmentation ou une diminution significative de la demande sur le long terme. (correct)
- La tendance est liée aux variations saisonnières inférieures à un an.
- La tendance est analogue au cycle économique qui dure généralement plus d'un an.
Quel type d'analyse serait le plus approprié pour identifier la composante saisonnière de la demande ?
Quel type d'analyse serait le plus approprié pour identifier la composante saisonnière de la demande ?
- Analyse factorielle exploratoire
- Analyse de régression
- Analyse discriminante
- Analyse de séries chronologiques (correct)
Quelle méthode de prévision qualitative pourrait être utilisée pour anticiper les changements cycliques de la demande ?
Quelle méthode de prévision qualitative pourrait être utilisée pour anticiper les changements cycliques de la demande ?
Laquelle de ces affirmations concernant la composante cyclique est vraie ?
Laquelle de ces affirmations concernant la composante cyclique est vraie ?
Quel type d'analyse exploratoire des données serait le plus approprié pour détecter la présence d'une tendance dans les données de demande ?
Quel type d'analyse exploratoire des données serait le plus approprié pour détecter la présence d'une tendance dans les données de demande ?
Quelle méthode de prévision quantitative serait la plus appropriée pour modéliser la composante saisonnière de la demande ?
Quelle méthode de prévision quantitative serait la plus appropriée pour modéliser la composante saisonnière de la demande ?
Lequel de ces facteurs ne ferait pas partie de l'analyse PESTEL pour la prévision de la demande ?
Lequel de ces facteurs ne ferait pas partie de l'analyse PESTEL pour la prévision de la demande ?
Laquelle de ces méthodes serait la plus appropriée pour sélectionner le meilleur modèle de prévision de la demande parmi plusieurs candidats ?
Laquelle de ces méthodes serait la plus appropriée pour sélectionner le meilleur modèle de prévision de la demande parmi plusieurs candidats ?
Quelle approche de modélisation serait la plus appropriée pour capturer à la fois la tendance et la saisonnalité dans les données de demande ?
Quelle approche de modélisation serait la plus appropriée pour capturer à la fois la tendance et la saisonnalité dans les données de demande ?
Flashcards are hidden until you start studying
Study Notes
Composante de la demande
- Les fluctuations aléatoires à court terme sont représentées par la composante aléatoire de la demande.
Tendance
- La tendance est un mouvement à long terme de la demande, qui peut être croissante, décroissante ou stable.
Analyse de la saisonnalité
- L'analyse des séries chronologiques est la plus adaptée pour identifier la composante saisonnière de la demande.
Méthode de prévision qualitative
- La méthode de prévision qualitative Delphi peut être utilisée pour anticiper les changements cycliques de la demande.
Composante cyclique
- La composante cyclique de la demande est affectée par des facteurs économiques et politiques qui peuvent avoir un impact significatif sur la demande.
Analyse de la tendance
- L'analyse des séries chronologiques est le type d'analyse exploratoire des données le plus approprié pour détecter une tendance dans les données de demande.
Modélisation de la saisonnalité
- La méthode de prévision saisonnière est la plus adaptée pour modéliser la composante saisonnière de la demande.
Analyse PESTEL
- Les facteurs technologiques font partie de l'analyse PESTEL pour la prévision de la demande.
Sélection du meilleur modèle
- La validation croisée est la méthode la plus appropriée pour sélectionner le meilleur modèle de prévision de la demande parmi plusieurs candidats.
Modélisation de la tendance et de la saisonnalité
- Les modèles de lissage exponentiel et ARIMA sont les plus adaptés pour capturer à la fois la tendance et la saisonnalité dans les données de demande.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
