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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 ?
Laquelle de ces affirmations concernant la tendance est vraie ?
Laquelle de ces affirmations concernant la tendance est vraie ?
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 ?
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 ?
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Laquelle de ces affirmations concernant la composante cyclique est vraie ?
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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 ?
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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 ?
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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 ?
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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 ?
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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 ?
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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.
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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.
