# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel avec les formules de prévision financière que vous avez demandées :
« `python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
# Créer un nouveau livre Excel
wb = Workbook()
# Sélectionner la première feuille
ws = wb.active
# Définir les en-têtes des colonnes
ws[‘A1’] = ‘Mois’
ws[‘B1’] = ‘Ventes actuelles (€)’
ws[‘C1’] = ‘PREVISION’
ws[‘D1’] = ‘TENDANCE’
ws[‘E1’] = ‘MOYENNE’
# Définir les données pour chaque mois
donnees = [
[‘Janvier’, 1000, ‘=A2+200’, ‘=(B2/A2)*100’, ‘=AVERAGE(B:B)’],
[‘Février’, 1200, ‘=A3+250’, ‘=(C3/A3)*100’, ‘=AVERAGE(C:C)’],
[‘Mars’, 1500, ‘=A4+300’, ‘=(D4/A4)*100’, ‘=AVERAGE(D:D)’]
]
# Écrire les données dans le tableau
for i in range(1, len(donnees)+1):
for j in range(len(donnees[0])):
ws.cell(row=i+1, column=j+1).value = donnees[i-1][j]
# Enregistrer le fichier Excel
wb.save(‘Prévisions_financières.xlsx’)
« `
Ce code crée un tableau Excel avec les colonnes suivantes :
* `Mois` : les mois de l’année
* `Ventes actuelles (€)` : les ventes actuelles pour chaque mois
* `PREVISION` : la prévision des ventes pour chaque mois, calculée en ajoutant 200 € aux ventes précédentes
* `TENDANCE` : la tendance des ventes pour chaque mois, calculée en divisant les ventes par le nombre de mois écoulés
* `MOYENNE` : la moyenne des ventes pour tous les mois
Lorsque vous exécutez ce code, un fichier Excel appelé `Prévisions_financières.xlsx` sera créé dans le même répertoire que votre script Python. Ce fichier contiendra les données calculées et les formules utilisées. »