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
Prévisions financières en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Set the proportion of successes to 65%
pct_success2 = ____
# Calculate the number of subscribers
n_subscribers2 = ___
# Calculate the new forecast
forecast2 = ____ * ____