Forecast Sales with Power BI is an intermediate course for business analysts, marketers, and data professionals aiming to master predictive sales forecasting. This course is for you if you're already familiar with the Power BI interface and want to move beyond basic reports to build dynamic models that project quarterly sales based on different media spend scenarios.
Forecast Sales with Power BI
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Forecast Sales with Power BI
Ce cours fait partie de Spécialisation "Brand Equity, Analytics & Marketing Intelligence"
Instructeur : LearningMate
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Build, validate, and refine a Power BI forecasting model to project quarterly sales and improve predictive accuracy to within ±5% of actuals.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Financial Forecasting
- Catégorie : Interactive Data Visualization
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Sales Strategy
- Catégorie : Forecasting
- Catégorie : Business Intelligence
- Catégorie : Marketing Budgets
- Catégorie : Case Studies
- Catégorie : Business Modeling
- Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Power BI
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
février 2026
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 2 modules dans ce cours
This module introduces the core concepts behind data-driven sales forecasting. Learners will move beyond theory to build a functional forecast model in Power BI. They will learn how to structure data, create "what-if" parameters to simulate different media spend scenarios, and translate business questions into an interactive forecasting dashboard.
Inclus
2 vidéos1 lecture2 devoirs
A model is only as good as its accuracy. In this module, learners will focus on validation and continuous improvement. They will learn how to stress-test their forecast against actual sales data, calculate accuracy, diagnose variances, and refine their model's variables to improve its predictive power to within the industry-standard ±5% tolerance.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir
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Instructeur
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Offert par
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Statut : Gratuit
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