Introduction à la modélisation enroulable

Introduction

Les modèles enroullés fournissent un moyen efficace de résumer et d'analyser de grands ensembles de données, nous aidant à comprendre de nombreuses données brutes. Le terme modèle de retrait est généralement utilisé dans le contexte de l'analyse des données et fait référence à un processus dans lequel les données de plusieurs sources sont combinées en un seul résultat. Ce type de modèle est bénéfique à bien des égards, car il fournit un outil puissant pour comparer et organiser les données.

Définition d'un modèle enroulé

Dans le contexte de l'analyse des données, un modèle enroulable est un processus dans lequel les données de plusieurs sources sont combinées en un seul résultat sommaire. Ce type de modèle est utile pour analyser et résumer de grands ensembles de données et pour effectuer des calculs statistiques avec les données. Fondamentalement, le modèle de retrait combine les données de plusieurs sources en une seule vue de niveau supérieur des données.

Avantages d'un modèle enroulable

• Il fournit un complet overview de plusieurs sources de données.
• Il permet une comparaison plus facile des données.
• C'est un moyen efficace d'identifier les tendances des données.
• Il réduit l'effort manuel et accélère le processus d'analyse.

Overview de la construction de modèles

La modélisation en retrait est un type de modélisation financière qui suit une approche descendante. C'est un moyen simple d'atteindre une vue complète d'un grand système commercial composé de plusieurs composants. Dans ce type de modélisation financière, l'objectif principal est de diviser le modèle en parties distinctes, de comprendre les sources de données et les outils utilisés et d'assembler les pièces en un modèle intégré.

Brisant un modèle enroulé en composants

Les modèles de retrait sont généralement divisés en quelques parties de base - les entrées, les calculs et les sorties. Les intrants fournissent les données des entrées telles que les prévisions de vente, les dépenses d'exploitation et les dépenses en capital. Les calculs traitent ces données pour dériver la production, telles que le compte de résultat, le bilan et le recours à la trésorerie. Enfin, les résultats sont les informations financières qui en résultent.

Comprendre les sources de données

Lors de la construction d'un modèle enroulable, il est important de comprendre les sources de données utilisées pour créer le modèle. Ces sources de données comprennent les finances de l'entreprise, les références de l'industrie, les enquêtes et les études de marché et les rapports de sources tierces. Il est de la meilleure pratique d'utiliser des sources d'informations fiables, telles que les institutions financières réputées, pour garantir l'exactitude et la fiabilité du modèle. Il est également important de suivre les hypothèses utilisées dans le modèle pour s'assurer que le modèle est à jour et précis.

Lors de la construction d'un modèle en retrait, il est important d'assurer la précision et la fiabilité. Cela peut être réalisé en comprenant les sources de données utilisées pour créer le modèle, en utilisant des sources à partir d'institutions financières réputées et en gardant une trace des hypothèses faites. Une fois le modèle construit et testé, il peut être exécuté avec la confiance que les résultats sont précis et fiables.

Composants d'un modèle enroulé

Agrégation

Au cœur de la modélisation en retrait est un processus d'agrégation, qui combine simplement plusieurs sources de données en une seule vue ou représentation. L'agrégation des données permet aux analystes de voir la vue d'ensemble, d'obtenir un overview de toutes les données et identifiez toutes les valeurs aberrantes ou lacunes dans les données. Le niveau d'agrégation comprend à la fois la granularité des données et la transformation des données. Ce processus comprend souvent la combinaison de plusieurs sources de données qui ont différentes structures de données.

Dimensions

Un composant critique de la modélisation enroulable est l'analyse dimensionnelle. L'objectif principal de l'analyse est d'identifier les éléments les plus importants des données, tels que les segments de clientèle, les catégories de produits et la région géographique. Cela se fait en identifiant les attributs de l'ensemble de données qui peuvent être combinés de manière significative. Cette analyse permet aux données d'être regroupées de manière significative pour les parties prenantes et peut répondre à leurs questions.

Filtrage et portée

Le filtrage et la portée sont un moyen de raffiner le modèle de retrait en limitant l'ensemble de données sur les informations pertinentes. Cela permet aux analystes de se concentrer sur les données qui les intéressent le plus, tout en ignorant les données non pertinentes ou redondantes. Cela peut être fait en appliquant des filtres tels que les périodes de temps, les catégories de produits et d'autres conditions qui concentrent l'analyse sur des éléments spécifiques. Ce processus permet aux analystes de percer des catégories spécifiques et de répondre à des questions plus détaillées. Il offre également la possibilité d'étendre les résultats en se concentrant sur des attributs spécifiques ou des catégories d'intérêt.

Défis communs

La modélisation en retrait est livrée avec quelques défis qui sont importants à connaître et à résoudre dans la méthodologie. Ces défis incluent les entrées en double et les calculs de tunneling.

Entrées en double

La modélisation en retrait est vulnérable aux entrées en double, car les données peuvent être volumineuses et compliquées. Il est important de s'assurer que chaque entité et ses données associées sont saisies dans le modèle ainsi que les attributs connexes supplémentaires. Cela comprend une analyse approfondie de la documentation, des contrôles de comparaison de calcul et une utilisation des tables de cartographie.

Calcul de tunneling

Le calcul de la tunneling est un problème qui peut se produire lors de la travail avec la modélisation en retrait. Ce calcul consiste à résumer des colonnes individuelles de différentes entités. Pour éviter cela, il est important de rejoindre correctement les données aux niveaux corrects et d'éclater toutes les valeurs pour chaque élément de ligne. Une double vérification de l'ensemble du modèle doit également être réalisée pour garantir que les données sont exactes et complètes.

En utilisant efficacement les formules Excel

La modélisation en retrait dans Excel nécessite plusieurs calculs qui peuvent aider à comprendre les données complexes. Heureusement, Excel a des formules puissantes intégrées qui aident à réduire le temps consacré aux tâches manuelles de traitement des données. Dans cette section, nous examinerons deux des formules les plus utiles pour les modèles enroulables: Countif et Sumif.

Countif

La formule COUNFIF est utilisée pour compter le nombre total de fois qu'une valeur particulière apparaît dans une gamme de données. Countif prend deux arguments: une gamme et un critère. Par exemple, pour compter le nombre total de pommes à partir d'une table de fruits, vous pouvez utiliser la formule Countif suivante:

=COUNTIF(A1:A10, 'Apple')

Pour utiliser le countif plus efficacement, vous pouvez également utiliser les caractères génériques (*) et les gammes dans vos critères. Par exemple, pour compter le nombre total de fruits en commençant par «A», vous pouvez utiliser la formule Countif suivante:

=COUNTIF(A1:A10, 'A*')

Sumif

La formule SUMIF est utilisée pour résumer les valeurs d'une gamme de données basées sur un critère particulier. Semblable à Countif, il faut deux arguments: une gamme et un critère. Par exemple, pour résumer le nombre total de pommes à partir d'un tableau de fruits, vous pouvez utiliser la formule SuvIF suivante:

=SUMIF(A1:A10, 'Apple', B1:B10)

Pour utiliser SUMIF plus efficacement, vous pouvez également utiliser les caractères génériques pour faire correspondre plusieurs conditions dans vos critères. Par exemple, pour résumer le nombre total de fruits en commençant par «A», vous pouvez utiliser la formule SUMIF suivante:

=SUMIF(A1:A10, 'A*', B1:B10)

Exemples de modélisation en retrait

La modélisation en retrait est une méthode d'analyse de la façon dont les ventes et les bénéfices d'une industrie se comparent aux moyennes du marché. Il est souvent utilisé pour l'analyse des tendances et de la rentabilité d'un secteur au niveau international, national, régional et sous-régional. Les modèles enroullés aident les investisseurs à prendre des décisions d'investissement éclairées, ainsi qu'à aider à identifier les tendances de l'industrie et les sources de différences entre les secteurs. Vous trouverez ci-dessous deux exemples d'utilisations populaires de la modélisation en retrait.

Analyse des ventes et des bénéfices de l'industrie

Les modèles enroullés peuvent être utilisés pour analyser les ventes et les bénéfices de toutes les entreprises au sein d'une industrie spécifique. En créant une vision sommaire de toutes les ventes et des bénéfices dans une industrie entière, les investisseurs peuvent mieux comprendre la position de l'industrie sur le marché et mieux identifier les opportunités d'investissement potentielles. Les modèles de retrait permettent également de comparer les performances d'une entreprise à la moyenne de l'industrie et de comparer les ventes et les bénéfices d'une entreprise à ceux de ses concurrents.

Définir les comparaisons de l'année dernière

Les modèles enroullés peuvent également être utilisés pour comparer les performances d'une entreprise pour une année donnée avec les performances de l'industrie dans son ensemble. Ceci est utile pour gérer et planifier des investissements à long terme, car il permet aux investisseurs de prendre des décisions éclairées en fonction des résultats passés. De plus, les modèles enroullés peuvent fournir une comparaison des performances de différentes entreprises au sein de la même industrie, ce qui peut être utile pour prévoir les performances futures.

Compte tenu de sa polyvalence, la modélisation en retrait est un outil populaire et puissant pour analyser les ventes et les bénéfices de l'industrie. En commençant par un overview De l'ensemble de l'industrie, les investisseurs peuvent mieux identifier les opportunités d'investissement potentielles et prévoir les tendances futures du secteur. En outre, les modèles enroullés peuvent être utilisés pour comparer les performances d'une entreprise donnée avec la moyenne de l'industrie et pour comparer les performances d'une entreprise à celles de ses concurrents.

Conclusion

Les modèles enroullés sont un outil important pour les entreprises pour comprendre la structure et l'économie de leurs opérations. Dans cet article de blog, nous avons discuté des bases de la modélisation en retrait et des raisons pour lesquelles les entreprises devraient l'utiliser. Premièrement, nous avons présenté un overview de ce qu'elle implique, suivi d'une explication sur les avantages et les inconvénients de ce type de modélisation. Nous avons ensuite discuté des hypothèses sous-jacentes et des pièges communs à surveiller. Enfin, nous avons fourni des étapes détaillées pour créer un modèle de retrait simple.

Pour effectuer une modélisation de base en retrait, il est essentiel d'avoir accès à des données précises sur les ventes et les coûts. C'est le fond de teint et de départ de la construction d'un modèle de retrait. Après cela, il est important d'identifier les principaux moteurs de votre entreprise tels que le coût des marchandises vendues, les coûts de main-d'œuvre et les dépenses de marketing. Le modèle doit ensuite être structuré en conséquence. Enfin, il est essentiel de pouvoir interpréter les résultats du modèle et d'identifier les faiblesses et les opportunités potentielles.

En conclusion, la modélisation en retrait est un outil inestimable pour comprendre l'économie et la structure de votre entreprise. Savoir comment créer et interpréter ces modèles aidera les gestionnaires et les propriétaires d'entreprise à prendre des décisions éclairées. Espérons que ce billet de blog vous ait présenté avec succès les bases de la modélisation en retrait.