Créez des prévisions de série temporelle sophistiquées quel que soit votre niveau de compétences.

IBM SPSS Forecasting permet aux analystes de prédire les tendances et de développer des prévisions rapidement et facilement sans pour autant être experts en statistiques. Les personnes débutant dans l'établissement de prévisions peuvent créer des prévisions sophistiquées prenant en compte plusieurs variables et les prévisionnistes expérimentés peuvent utiliser SPSS Forecasting pour valider leurs modèles. Les exemples de prévision de série temporelle comprennent notamment le nombre d'employés nécessaire chaque jour pour un centre d'appel ou la prévision de la demande pour un produit ou un service particulier. SPSS Forecasting vous aide à chaque étape, pour vous permettre d'obtenir rapidement les informations dont vous avez besoin.

SPSS Forecasting offre de multiples fonctions :

Graphique de prévision

Un graphique affichant les résultats des prévisions vous permet de déterminer automatiquement le modèle le mieux adapté à votre série temporelle et à vos variables indépendantes.

Graphique de prévision

Erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE)

Cet histogramme affiche l'erreur absolue moyenne en pourcentage dans tous les modèles. Il indique que tous les modèles signalent une incertitude moyenne d'environ 1 %.

Erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE)

Comparaison valeurs observées/ valeurs appropriées

Les valeurs prévues font état d'une bonne correspondance avec les valeurs observées, ce qui indique que le modèle a une valeur prévisionnelle satisfaisante.

Comparaison valeurs observées/ valeurs appropriées

Tableau des prévisions

Les valeurs de prévision et les intervalles de confiance de chaque période de prévision s'affichent dans un tableau facilement lisible.

Tableau de prévision

Modèle causal temporel

Cette image montre les liens de causalité associés aux 10 principaux modèles (meilleure concordance) dans un système de modèle de causalité temporelle. Une entreprise qui suit les indicateurs de performance clés (KPI) et suit également les données sur des paramètres contrôlables appelés leviers souhaite déterminer les liens de causalité entre les leviers et les KPI afin de comprendre quels leviers affectent les KPI. La société veut également savoir s'il existe des liens de causalité entre les KPI eux-mêmes.

Tableau de prévision

Analyse guidée pour les prévisionnistes novices

Plus de choix et de personnalisation pour les analystes expérimentés

Fonctionnalités qui font gagner du temps

Puissantes procédures de modélisation de séries temporelles

Options de sortie flexibles

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La 1ère année d’abonnement et de support aux logiciels IBM incluse dans le prix d'achat.

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