FORMATION

Modèles de prévision avec R

— Dans les activités de vente de biens ou de services, la prévision de la demande est un enjeu majeur pour la planification opérationnelle (de la production, des stocks, des équipes) et pour le dimensionnement des installations à long terme. Cette formation permet de prendre en main le logiciel R et présente l’intérêt de l’utilisation qui peut en être faite dans le cadre métier de la prévision de la demande.

Objectifs de la formation

• Monter en compétences sur le logiciel R, de la prise en main jusqu’au déploiement de modules de prévision.
• Acquérir une méthodologie éprouvée d’analyse de données et de mise au point d’un modèle de prévision de la demande.
• Se sensibiliser aux techniques statistiques pour la prévision : connaître les principales gammes de modèles, leurs avantages et inconvénients, ainsi que le lien avec l’expertise métier.

Pour qui ?

Cette formation s’adresse à des personnes amenées à travailler avec un ensemble de données (ex : business analyst) et qui souhaitent monter en compétence sur un outil leur permettant de faire des analyses poussées.

Par qui ?

Les intervenants sont des consultants Artelys ayant une solide connaissance des problématiques métier liées à la gestion de la demande et une forte expérience du logiciel R.

Programme

Prise en main du logiciel R
• Principales caractéristiques et avantages.
• Description de la syntaxe et des mots clefs les plus utiles.
• Bonnes pratiques de programmation en R.
• Installation du logiciel et de l’environnement de travail.

Eclairer les données et la problématique
• Prise en main des données en visualisant les chroniques.
• De la donnée brute à la donnée exploitable (méthodes de prétraitement des données).
• Identification des caractéristiques structurantes des données (indicateurs numériques et graphiques, saisonnalités, facteurs explicatifs).
• Définition de la problématique, des enjeux et des critères de qualité des prévisions.

Construire une modélisation pertinente de la demande
• Quels modèles envisager au vu des caractéristiques des données ? Présentation de plusieurs modèles classiques : modèles autorégressifs (S)AR(I)MA(X), modèles linéaires.
• Mise en œuvre des différents modèles avec le logiciel R.
• Comment choisir un bon modèle : analyse de la qualité des résultats de prévision (performance d’ajustement, généralisation).

Pour aller plus loin
• D’autres types de modèles envisageables (modèles fréquentiels).
• Comment réaliser des graphiques pertinents (package ggplot).
• Pérenniser son travail sous R.

Informations pratiques

Le coût de la formation est de 1 400 € HT.
Il comprend les supports, les repas, les cafés et la documentation. Des ordinateurs sont mis à disposition.