Durée: 12 mois
Rubrique: L'étude commerciale
La construction de modèles de prévision est une étape cruciale dans le cadre de l'analyse de sensibilité. Elle permet de créer des outils capables de prédire les tendances futures et d'identifier les variables clés influençant le système étudié. Cette section se concentre sur les techniques de modélisation et l'intégration des données pour aboutir à des prévisions fiables et robustes.
Les techniques de modélisation sont nombreuses et varient en fonction des objectifs spécifiques et des caractéristiques des données disponibles. Parmi les méthodes les plus couramment utilisées, on trouve :
L'application de ces techniques nécessite une compréhension approfondie des données et des hypothèses sousjacentes à chaque modèle. L'étape de validation est également essentielle pour vérifier la précision et la fiabilité des prédictions obtenues.
Pour que les modèles de prévision soient efficaces, l'intégration des données est une étape primordiale. Cette étape consiste à rassembler et à traiter les données provenant de différentes sources pour les préparer à une analyse approfondie. Voici les principales actions à entreprendre :
Une intégration des données réussie garantit que les modèles de prévision disposent de toutes les informations nécessaires pour fournir des résultats précis et fiables.
Techniques de modélisation, Régression linéaire, Réseaux de neurones, Modèles de séries temporelles, Arbres de décision