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Prévision des ventes avec un rabais

Les ventes s'accompagnent souvent d'assemblages promotionnels et de rabais. Les rabais sont d'excellents outils de marketing et permettent d'écouler les stocks. Revenons à l'entreprise T-Z.

T-Z a lancé une nouvelle gamme de t-shirts liés à un mème de célébrité à 40 USD par t-shirt. Ils ont un surplus de Celebshirt1 en inventaire et, en prévision du lancement de Celebshirt2 en février, ils ont annoncé un rabais de 40 % sur Celebshirt1 en février.

Pour cet exercice, les prix sont en USD et les quantités correspondent au total des unités vendues dans le mois concerné. Les variables suivantes ont été définies pour vous :

sales_price = 40

units_january = 500

units_february = 700

Les ventes de janvier comprennent uniquement Celebshirt1.

Les ventes de février comprennent Celebshirt1 et Celebshirt2, dans une proportion de 45:55.

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Prévision financière en Python

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Instructions de l’exercice

  • Faites la prévision des ventes de janvier (sans rabais).
  • Faites la prévision des ventes de février (avec rabais : dsales_price).
  • Affichez les résultats des ventes de janvier et de février.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Forecast the sales of January
sales_january = ____ * ____

# Forecast the discounted price
dsales_price = ____ * 0.6

# Forecast the sales of February
sales_february = (____ * units_february * 0.55) + (dsales_price * ____ * ____)

# Print the forecast sales for January and February
print("The forecast sales for January and February are {} and {} USD respectively.".format(____, ____))
Modifier et exécuter le code