IBM SPSS Forecasting. Créez des prévisions d'expert en un clin d'œil. Points clés. IBM Software Business Analytics

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1 IBM SPSS Statistics 19 IBM SPSS Forecasting Créez des prévisions d'expert en un clin d'œil Points clés Développer des prévisions fiables rapidement Réduire les erreurs de prévision Mettre à jour et gérer les modèles de prévision efficacement Permettre à un groupe plus large de personnes de générer des prévisions Donner aux prévisionnistes expérimentés davantage de contrôle et de choix Les prévisions fournissent une base solide pour la planification de votre organisation. IBM SPSS Forecasting* offre plusieurs fonctionnalités qui permettent aux utilisateurs aussi bien novices qu expérimentés de développer rapidement des prévisions fiables à l aide de données de séries temporelles. IBM SPSS Forecasting est entièrement intégré à IBM SPSS Statistics*, vous aurez donc toutes les fonctions Statistics à votre disposition, ainsi que les fonctions spécialement conçues pour prendre en charge les prévisions. Comme elles vous aident à développer et gérer les plans qui affectent de nombreuses zones opérationnelles, les prévisions ont un impact significatif sur les bénéfices. Elles permettent à votre organisation de mieux anticiper les revenus, contrôler les effectifs, l inventaire et les autres coûts et gérer les autres processus commerciaux plus précisément autant d améliorations qui conduisent à des résultats plus sains. Toutefois, travailler avec les données de séries temporelles nécessaires pour réaliser des prévisions peut être difficile. IBM SPSS Forecasting dispose des techniques avancées dont vous avez besoin sans les inconvénients des méthodes traditionnelles. Contrairement aux tableurs, IBM SPSS Forecasting vous permet d utiliser des méthodes statistiques avancées dans la création de prévisions. Vous n avez cependant pas besoin des connaissances statistiques d un expert pour cela. Les personnes qui n ont jamais effectué de prévisions peuvent créer des prévisions sophistiquées qui prennent en compte plusieurs variables. Les prévisionnistes expérimentés, eux, peuvent utiliser Forecasting pour valider leurs modèles. Vous obtenez les informations dont vous avez besoin plus rapidement car le logiciel vous aide à chaque étape du parcours. * IBM SPSS Forecasting et IBM SPSS Statistics étaient anciennement nommés PASW Forecasting et PASW Statistics.

2 Cette capture d'écran du modélisateur de séries temporelles montre comment il vous permet de modéliser plusieurs séries simultanément. Comme le module présente les résultats de manière organisée, vous pouvez vous concentrer sur les modèles nécessitant un examen plus approfondi. Cette capture d'écran affichant une prévision concernant des vêtements féminins vous montre comment déterminer automatiquement le modèle correspondant le mieux à vos séries temporelles et variables indépendantes. 2

3 Générez et actualisez efficacement des modèles Au lieu de créer laborieusement des prévisions en redéfinissant les paramètres et en ré-estimant les modèles, variable par variable, vous pouvez accélérer le processus avec Forecasting. Vous gagnerez des heures, voire des jours de temps précieux sans compromettre ni la qualité, ni la fiabilité de vos prévisions. Avec IBM SPSS Forecasting, vous pouvez : Développer des prévisions fiables rapidement, quel que soit le volume de l ensemble de données ou le nombre de variables impliquées Réduire l erreur de prévision en automatisant la sélection des modèles appropriés et de leurs paramètres Mettre à jour et gérer les modèles de prévision efficacement, pour vous permettre de passer plus de temps à rechercher pourquoi certains modèles divergent de la norme Permettre à un groupe plus large de personnes de votre organisation de générer des prévisions Donner aux prévisionnistes expérimentés le contrôle sur les options qui affectent les modèles, les paramètres et les résultats Délivrer des informations compréhensibles et utiles aux décideurs de votre organisation Vous disposez d une extraordinaire flexibilité dans la création des prévisions. Par exemple, vous pouvez facilement convertir des données transactionnelles en données de séries temporelles, et convertir les données de séries temporelles existantes en intervalles qui répondent le mieux aux besoins de planification de votre entreprise, avec Forecasting. Vous pouvez créer des prévisions au niveau exact de détail dont vous avez besoin par exemple pour chaque gamme de produits, pour des produits individuels et sur des zones géographiques et fonctionnelles. Puis, à l aide du modélisateur expert de Forecasting, vous pouvez : Déterminer automatiquement l'arima ou le modèle de lissage exponentiel le mieux adapté à vos données de séries temporelles Modéliser des centaines de séries temporelles différentes en une seule fois, au lieu d avoir à exécuter la procédure pour une variable à la fois Vous pouvez également : Enregistrer les modèles dans un fichier XML. Ainsi, lorsque les données sont modifiées, les prévisions peuvent être mises à jour sans avoir à redéfinir les paramètres ou à ré-estimer le modèle Rédiger des scripts afin que les mises à jour puissent être exécutées automatiquement 3

4 La prévision dans le commerce de détail Greg est un gestionnaire de stock travaillant pour un distributeur mondial. Il est responsable de plus de produits et utilise IBM SPSS Forecasting pour développer des prévisions de stock à trois mois pour chaque produit. Du fait que IBM SPSS Forecasting automatise la modélisation de milliers de variables, le processus de génération de prévisions initiales ne prend que quelques heures, au lieu de plusieurs jours. Le processus de mise à jour des modèles peut également être effectué de manière efficace. L entrepôt de données de son entreprise est actualisé tous les mois avec les données de vente réelles, donc Greg effectue des prévisions une fois par mois, en tant que travail de lot. Ce faisant, il incorpore les nouvelles données et étend son horizon de prévision d un mois de plus dans le futur. Il est en mesure d effectuer cela sans ré-estimer ses modèles, ce qui accélère le processus. Pour vérifier les performances des modèles, Greg inclut la syntaxe de commande IBM SPSS Statistics dans son travail de lot pour identifier toutes les séries qui comportent des moments avec des ventes observées hors des intervalles de confiance établis par le modèle original. Pour ces séries, il exécute un autre travail de lot pour identifier un nouveau modèle mieux adapté aux données révisées. À l aide d'ibm SPSS Forecasting, Greg réalise des prévisions sophistiquées de manière efficace et améliore la capacité de son entreprise à planifier efficacement. Guide les prévisionnistes débutants Si vous n avez jamais modélisé de données de séries temporelles, ou si vous n avez créé qu occasionnellement des modèles de séries temporelles, Forecasting vous offre la possibilité de choisir le modèle approprié pour vos données et vous guide tout au long du processus de création de modèle. A l aide de Forecasting, vous pouvez : Générer des modèles fiables, même si vous n êtes pas sûr de la façon de choisir des paramètres de lissage exponentiel ou des ordres ARIMA, ou sur le moyen d atteindre la stationnarité Tester automatiquement vos données pour repérer les effets saisonniers, l intermittence, et les valeurs manquantes, et sélectionner les modèles appropriés Détecter les aberrations et les empêcher d influencer les estimations des paramètres Générer des diagrammes de vos données, indiquant les intervalles de confiance et la qualité d ajustement du modèle Une fois vos modèles créés et validés, vous pouvez les partager avec d autres en les incorporant dans des applications Microsoft Office. Ou encore, à l aide du système de gestion des résultats IBM SPSS Statistics Output Management System (OMS), rédigez une sortie au format HTML ou XML pour la publier sur les intranets d entreprise. Vous pouvez également enregistrer des modèles en tant que fichiers de données Statistics. Ceci vous permet de continuer à explorer les fichiers pour en connaître les caractéristiques, telles que la qualité d ajustement de chaque modèle. Fournit un contrôle pour les experts Si vous êtes un prévisionniste expérimenté, vous gagnez à utiliser Forecasting car vous pouvez créer des modèles à partir de séries de données temporelles de manière efficace tout en continuant à contrôler les aspects clés du processus. 4

5 Par exemple, vous pouvez limiter le choix de modèles à des modèles ARIMA uniquement, ou à des modèles de lissage exponentiel uniquement, au moyen du modélisateur expert de Forecasting. Vous pouvez sortir du modélisateur expert et choisir chaque paramètre du modèle vous-même. Vous pouvez également utiliser les recommandations du modélisateur expert comme point de départ pour vos sélections, ou pour vérifier votre travail. Vous pouvez limiter la sortie de façon à voir uniquement les modèles les moins adaptés ceux qui nécessitent un examen plus approfondi. Ceci vous permet de détecter rapidement et efficacement les problèmes dans vos données ou dans vos modèles. Notre gamme de logiciels de statistiques est maintenant disponible en trois éditions : IBM SPSS Statistics Standard, IBM SPSS Statistics Professional et IBM SPSS Statistics Premium. En regroupant les fonctions essentielles, ces éditions sont un moyen efficace de s'assurer que toute votre équipe ou tout votre service dispose des fonctions et fonctionnalités nécessaires pour effectuer les analyses qui contribuent au succès de votre organisation. IBM SPSS Forecasting peut être installé en tant que logiciel client seulement mais, pour une performance et une évolutivité optimales, une version serveur est également disponible. Une plus grande valeur ajoutée grâce à la collaboration Pour partager et réutiliser efficacement les ressources, pour les protéger selon les exigences de conformité internes et externes et publier les résultats afin qu'un plus grand nombre d'utilisateurs professionnels puisse consulter les résultats et interagir avec ceux-ci, envisagez d'enrichir votre logiciel IBM SPSS Statistics avec IBM SPSS Collaboration and Deployment Service*. Vous trouverez des informations complémentaires sur ces précieuses fonctionnalités dans la brochure «Collaboration», téléchargeable sur le site software/deployment/cds. * IBM SPSS Collaboration and Deployment Services était anciennement nommé PASW Collaboration and Deployment Services. 5

6 Fonctions TSMODEL Modélisez un ensemble de variables de séries temporelles à l aide du modélisateur expert ou en spécifiant la structure des modèles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) ou de lissage exponentiel : Laissez le modélisateur expert sélectionner les variables de prédiction et les modèles les mieux adaptés Limitez l'espace de recherche aux modèles ARIMA uniquement, ou aux modèles de lissage exponentiel uniquement Traitez les variables indépendantes en tant qu événements Définissez des modèles ARIMA personnalisés, qui produisent les estimations du maximum de vraisemblance pour les modèles univariés saisonniers ou non saisonniers Travaillez avec des modèles généraux ou contraints spécifiés par ordre autorégressif ou de moyenne mobile, ordre de différenciation, ordre autorégressif saisonnier ou de moyenne mobile, et différenciation saisonnière Utilisez deux transformations de variables dépendantes : par la racine carrée et par le logarithme naturel Détectez ou spécifiez automatiquement les valeurs éloignées : additive, changement de niveau, innovation, transitoire, additive saisonnière, tendance locale et corrective additive Spécifiez le numérateur, dénominateur saisonnier et non saisonnier, et les ordres et différences de fonction de transfert pour chaque variable indépendante Spécifiez des modèles de lissage exponentiel personnalisés Quatre types de modèle non saisonnier : simple, tendance linéaire de Holt, tendance linéaire de Brown et Oscillation amortie Trois types de modèle saisonnier : saisonnier simple, additif de Winter, et multiplicatif de Winter Deux transformations de variables dépendantes : par la racine carrée et par le logarithme naturel Affichez les prévisions, les mesures d'ajustement, la statistique Ljung- Box, les estimations des paramètres, et les valeurs éloignées par modèle Générez des tableaux et des graphiques pour comparer les statistiques sur tous les modèles Choisissez parmi huit mesures de qualité d'ajustement disponibles : le R2, le R2 stationnaire, l'erreur quadratique moyenne, l'erreur de pourcentage moyenne absolue, l'erreur moyenne absolue, l'erreur de pourcentage maximum absolue, l'erreur maximum absolue, et le critère d'information bayésien normalisé (BIC) Créez des tableaux et graphiques de la fonction résiduelle des autocorrélations (ACF) et de la fonction résiduelle des autocorrélations partielles (PACF) Tracez les valeurs observées, les prévisions, les valeurs d'ajustement, et les intervalles de confiances des prévisions, et les valeurs d ajustement pour chaque série Filtrez la sortie pour obtenir un nombre fixe ou un pourcentage des modèles les mieux adaptés ou les moins adaptés Enregistrez les valeurs prédites, les limites de confiance inférieures, les limites de confiance supérieures, et les résidus du bruit pour chaque série de l ensemble de données 6

7 Spécifiez la période de prévision, le traitement des valeurs manquantes, et les intervalles de confiance Exportez les modèles vers un fichier XML pour une utilisation ultérieure par TSAPPLY TSAPPLY Appliquez des modèles enregistrés aux données nouvelles ou mises à jour : Appliquez simultanément des modèles provenant de plusieurs fichiers XML créés avec TSMODEL Ré-estimez les paramètres des modèles et les mesures de qualité d ajustement à partir des données, ou chargez-les à partir du fichier du modèle enregistré Choisissez de façon sélective les modèles enregistrés à appliquer Remplacez la périodicité (effets saisonniers) de l ensemble de données actif Choisissez parmi les mêmes sorties, mesures d ajustement, statistiques et options que TSMODEL Exportez les modèles ré-estimés vers un fichier XML SEASON Estimez les facteurs saisonniers multiplicatifs ou additifs des séries temporelles périodiques : Choisissez un modèle multiplicatif ou additif Calculez les moyennes mobiles, les ratios, les facteurs d ajustement saisonniers et non saisonniers, les séries corrigées des variations saisonnières, les composantes tendance-cycle lissées, et les composantes irrégulières SPECTRA Décomposez une série temporelle en composantes harmoniques, un ensemble de fonctions périodiques régulières à différentes longueurs d'onde ou périodes : Produisez/tracez un périodogramme univarié ou bivarié et des estimations de densité spectrale Produisez/tracez des analyses spectrales bivariées Valeurs de périodogramme lissées avec moyennes mobiles pondérées Lissage, à l'aide des fenêtres de données spectrales disponibles : Tukey-Hamming, Tukey, Parzen, Bartlett, pondération égale, pas de lissage, et des pondérations définies par l'utilisateur Produisez des graphiques haute résolution : périodogramme, estimation de densité spectrale et cospectrale, cohérence carrée, estimation de spectre en quadrature, spectre de phase, amplitude croisée et gain Configuration requise La configuration varie selon la plate-forme. Pour plus de détails, voir Fonctions susceptibles de changer en fonction de la version finale du produit 7

8 À propos d IBM Le logiciel IBM fournit des informations complètes, cohérentes et exactes permettant aux décideurs d améliorer les performances de leur entreprise. Un portfolio complet d applications de veille économique, analytique avancée, performance financière, gestion de stratégie et analyse vous donne un aperçu immédiat, clair et opérationnel des performances et des capacités actuelles de prévision des résultats. Dans le cadre de ce portefeuille, le logiciel IBM SPSS Predictive Analytics (logiciel d analyse prédictive IBM SPSS) permet aux organisations de prévoir les événements futurs et de se conformer de manière proactive à cet aperçu afin d augmenter les résultats de leur entreprise. Les clients commerciaux, gouvernementaux et universitaires du monde entier se fient à la technologie SPSS d IBM, qu ils considèrent comme un avantage concurrentiel pour attirer, retenir et augmenter la clientèle tout en réduisant la fraude et en minimisant les risques. En intégrant le logiciel SPSS d IBM à leurs opérations quotidiennes, les organisations deviennent des entreprises prédictives, capables de prendre et d automatiser des décisions afin de respecter les objectifs de l entreprise et d atteindre un avantage concurrentiel significatif. Pour plus de renseignements, visitez le site Copyright IBM Corporation 2010 IBM Corporation Route 100 Somers, NY Droits restreints pour les utilisateurs du gouvernement américain - l'utilisation, la duplication ou la divulgation sont soumises aux restrictions visées dans le contrat GSA ADP Schedule conclu avec IBM Corp. Produit aux États-Unis d'amérique Mai 2010 Tous droits réservés IBM, le logo d IBM, ibm.com, WebSphere, InfoSphere et Cognos sont des marques commerciales ou des marques déposées d'international Business Machines Corporation aux États-Unis, dans d'autres pays ou les deux. Si ces termes ou si d'autres termes déposés d IBM sont représentés pour la première fois dans ce document suivis du symbole de marque déposée ( ou TM), ces symboles indiquent des marques déposées ou de droit commun appartenant à IBM lors de la publication de ce document. Ces marques commerciales doivent également faire l'objet d'un enregistrement ou doivent être des marques de droit commun dans les autres pays. Une liste des marques commerciales actuelles d'ibm est disponible sur Internet sous «Droits d'auteur et marques» à l'adresse www ibm.com/legal/copytrade.shtml SPSS est une marque commerciale de SPSS, Inc., an IBM Company, déposée dans de nombreuses juridictions dans le monde. Les autres noms d'entreprises, de produits ou de services peuvent être des marques commerciales ou des marques de service d'autres organisations. Veuillez recycler software YTD03018FRFR-01