Calculer une prévision alternative pour Netflix
Les hypothèses initiales sont les suivantes : le nombre total d’abonnés, avec un taux de réussite de 78 %, donne 39 000 abonnés. Nous avons utilisé cela pour construire les chiffres de prévision.
Cependant, le taux de réussite pour 2019 a été recalculé avec une probabilité de 65 %, et la direction nous a demandé d’établir une prévision ajustée sur cette base.
Le ratio entre abonnés et ventes est de 1 abonné pour 0,46 USD de ventes, stocké dans la variable sales_subs_ratio. De plus, les variables pour le nombre d’abonnés par point de pourcentage (n_subscribers_per_pp) et notre calcul précédent de forecast1 ont également été définis.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Prévisions financières en Python</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Set the proportion of successes to 65%
pct_success2 = ____
# Calculate the number of subscribers
n_subscribers2 = ___
# Calculate the new forecast
forecast2 = ____ * ____