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 ?
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.
Description
Explorez les méthodes qualitatives de prévision telles que les entrevues avec des experts et la méthode Delphi. Découvrez comment ces approches peuvent aider à évaluer l'évolution probable dans différents domaines. Apprenez les limites de ces méthodes subjectives.
