• METRIQUES
  • COMPARAISON
  • IDENTIFICATION
  • HUMAIN

Valider la précision des prévisions avec votre IA

Connectez vos données de demande une seule fois. Votre IA effectue ensuite un backtesting pour évaluer la performance réelle de vos modèles.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment vérifier la précision de mes prévisions de demande ?

Votre IA réalise un backtesting en comparant votre demande historique aux prédictions de vos modèles. Elle calcule le MAE et le MAPE pour localiser précisément les erreurs. Vous obtenez une vision claire de la performance des modèles grâce à des indicateurs d'erreur spécifiques.

Chaque erreur est localisée.

Les résultats du backtesting

L'IA traite vos données pour produire ces résultats précis.

METRIQUES

Détail des scores d'erreur

L'IA calcule le MAE et le MAPE de vos jeux de données. Vous obtenez la distance mathématique exacte entre vos prédictions et la réalité.

COMPARAISON

Écart de performance

L'agent compare différentes méthodes de lissage à votre historique. Vous identifiez l'approche qui minimise le plus efficacement l'erreur.

IDENTIFICATION

Détection de biais

L'IA signale les moments où vos modèles surestiment ou sous-estiment systématiquement la demande. Vous ciblez les périodes de dérive de vos prévisions.

HUMAIN

Ajustement stratégique

L'IA fournit les calculs, mais vous décidez des ajustements de stock ou de production. Utilisez les données d'erreur pour prendre la décision finale.

Le flux

Ce que fait votre IA une fois les données reçues.

L'IA gère les calculs complexes pour vous laisser vous concentrer sur l'analyse.

  1. Calculer les erreurs de base

    L'IA compare votre demande historique à des moyennes mobiles simples pour établir un taux d'erreur de référence.

    analyze_sma

  2. Tester les tendances pondérées

    L'agent applique des coefficients aux données récentes pour voir si les tendances actuelles réduisent votre MAPE.

    analyze_wma

  3. Évaluer le lissage

    L'IA utilise le lissage exponentiel pour vérifier si votre modèle gère mieux la saisonnalité que les moyennes simples.

    analyze_exponential_smoothing

  4. Synthétiser la précision

    L'agent regroupe les résultats dans une comparaison finale du MAE et du MAPE pour toutes les méthodes testées.

    analyze_smaanalyze_wmaanalyze_exponential_smoothing

Essayez

Copiez ces commandes pour démarrer.

Utilisez ces prompts pour lancer le processus de backtesting.

Points de départ

Ce sont des exemples. Remplacez le texte entre crochets par vos noms de fichiers ou vos plages de cellules spécifiques.

Demand Forecast Calculator Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_sv6aatMHqHyqOR4XjXsLusL61ZUZceGD44vNHlLt/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Demand Forecast Calculator capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "demand-forecast-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_sv6aatMHqHyqOR4XjXsLusL61ZUZceGD44vNHlLt/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Effectue un backtest d'erreur sur les données de demande de mon tableur 'Sales_2023'.

  • Compare le MAE d'une moyenne mobile simple avec un lissage exponentiel pour ma feuille d'inventaire.

  • Calcule le MAPE de mes dernières prévisions en utilisant les données de 'Demand_History.csv'.

  • Quelle méthode de lissage a présenté l'erreur la plus faible pour les catégories de produits de ma feuille actuelle ?

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Demand Forecast Calculator une fois, puis interrogez.

Liez votre source de données une seule fois. Vos identifiants restent cryptés et vous pouvez poser vos questions immédiatement.

Connecter Demand Forecast Calculator à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche

  • 01

    L'IA peut-elle modifier mes données de demande originales ?

    Non. L'IA lit uniquement vos données pour effectuer des calculs. Elle ne peut pas modifier vos fichiers sources ou vos feuilles de calcul.

  • 02

    Calcule-t-elle automatiquement le MAPE et le MAE ?

    Oui. L'IA utilise ces indicateurs spécifiques pour évaluer la précision des modèles qu'elle teste.

  • 03

    L'IA peut-elle créer de nouveaux fichiers de prévision ?

    Non. L'IA fournit l'analyse d'erreur et les calculs, mais elle n'écrit pas et n'enregistre pas de nouveaux fichiers sur votre drive.

  • 04

    Que se passe-t-il si mes données comportent des valeurs manquantes ?

    L'IA signalera une erreur si elle ne peut pas effectuer les calculs. Vous devrez nettoyer les données dans votre fichier source au préalable.

  • 05

    Puis-je lui demander de choisir le meilleur modèle pour moi ?

    Oui. Une fois le backtesting terminé, vous pouvez lui demander quelle méthode a produit le taux d'erreur le plus bas.

  • D'autres questions sur Demand Forecast Calculator ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Demand Forecast Calculator

Connectez Demand Forecast Calculator à Claude, Cursor, ChatGPT et d'autres