Mod lisation de produits m t o-sensibles dans la grande distribution

3. Les donn�es du probl�me : Une centaine de Forecast Units (FU=ensemble de r�f�rences) sont susceptibles d��tre m�t�o-sensibles, Mise � disposition d�un historique de 3 ans de donn�es hebdomadaires. Leur outil de pr�vision: SAP-APO/DP. 1. Comprendre comment la m�t�o influence l�activit� de l�entreprise Quels sont les FUs m�t�o-sensibles? (��mod�lisation��) Comment sont ils m�t�o-sensibles ? (��quantification��) Le mod�le trouv� est il fiable ? (���valuation��) 2. Int�grer l�impact m�t�o dans SAP-APO/DP Pour du ��court�� terme: 3-4 prochaines semaines Pour du moyen terme : les 3 prochains mois

4. Cas concret: �tape 1 - comprendre Cette �tape consiste � : Mod�liser les donn�es d�exp�ditions des FUs � l�aide d�un mod�le statistique avanc�, non lin�aire, multivari� sur une partie de l�historique Mod�lisation statistique �valuer la qualit� du mod�le statistique trouv� (est-il satisfaisant? est-il robuste?), sur l�autre partie de l�historique Hi�rarchiser les variables explicatives influentes Quantifier l�impact de chaque variable explicative (y compris m�t�orologique) sur les variations des exp�ditions

5. Principe de la mod�lisation statistique (1)

8. Cas concret: �tape 1 - comprendre Cette �tape consiste � : Mod�liser les exp�ditions des FUs � l�aide d�un mod�le statistique avanc�, non lin�aire, multivari� sur une partie de l�historique, Hi�rarchiser les variables explicatives influentes Choix des variables explicatives �valuer la qualit� du mod�le statistique trouv� (est-il satisfaisant? est-il robuste?), sur l�autre partie de l�historique, Quantifier l�impact de chaque variable explicative (y compris m�t�orologique) sur les variations des exp�ditions

10. Cas concret: �tape 1 - comprendre Cette �tape consiste � : Mod�liser les exp�ditions des FUs � l�aide d�un mod�le statistique avanc�, non lin�aire, multivari� sur une partie de l�historique Hi�rarchiser les variables explicatives influentes �valuer la qualit� du mod�le statistique trouv� (est-il satisfaisant? est-il robuste?), sur l�autre partie de l�historique �valuation du mod�le statistique Quantifier l�impact de chaque variable explicative (y compris m�t�orologique) sur les variations des exp�ditions

12. Cas concret: �tape 1 - comprendre Cette �tape consiste � : Mod�liser les exp�ditions des FUs � l�aide d�un mod�le statistique avanc�, non lin�aire, multivari� sur une partie de l�historique, �valuer la qualit� du mod�le statistique trouv� (est-il satisfaisant? est-il robuste?), sur l�autre partie de l�historique, Hi�rarchiser les variables explicatives influentes Quantifier l�impact de chaque variable explicative (y compris m�t�orologique) sur les variations des exp�ditions Quantification de l�impact