인형에 대한 판매 예측을 능가합니다 - 인형

Conrad Carlberg

예측을 배우기 시작하면 데이터 분석 추가 도구에서 Excel 도구를 사용하는 것이 좋습니다 -에서. 그러나 그들의 도달 범위는 매우 제한적이며 너무 오래 지나면 Excel의 워크 시트 기능을 직접 활용할 수 있습니다. LINEST 함수와 함께 제공되는 모든 추론 통계를 사용하여 자신을 발견하면 공식 예측을위한 기준을 세울 시간입니다.

이전에는 Analysis ToolPak으로 알려진 데이터 분석 추가 기능이 사용자를 대신하여 수식을 입력하므로 사용자가 자신의 작업에 집중할 수 있습니다. 데이터. 그것은 예측에 직접적으로 유용한 세 가지 도구 - 이동 평균, 지수 평활화 및 회귀 -뿐만 아니라 도움이 될 수있는 여러 가지 도구가 있습니다. 다음은 데이터 분석 추가 기능의 일부인 도구 목록입니다.

도구

기능 ANOVA	실제로 세 가지 다른 ANOVA 도구가 있습니다. 없음은 예측에 특히 유용하지만 각 도구는 예측의 기초가되는 데이터 세트를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. ANOVA 도구는 견본을 구별하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 테네시 주에 살고있는 사람들을 버몬트에 살고있는 사람들보다 자동차의 특정 브랜드와 같이 더 잘 구분할 수 있습니까?
상관 관계	이 도구는 예측을 만드는 데 사용하는 방법에 관계없이 중요한 도구입니다. 둘 이상의 변수가있는 경우 두 변수가 얼마나 관련이 있는지 강하게 알 수 있습니다 (0은 강함, 0은 관계 없음). 변수가 하나만있는 경우에는 한 기간이 다른 기간과 얼마나 강하게 관련되는지를 알 수 있습니다.
설명 통계	설명 통계 도구를 사용하여 데이터의 평균 및 표준 편차와 같은 항목을 처리합니다. 이러한 기본 통계를 이해하는 것이 중요하므로 예측으로 어떤 일이 벌어지고 있는지 알 수 있습니다.
지수 스무딩	이 도구의 이름은 불길하고 위협적이며 도구는 아닙니다. 판매 수익이나 단위 판매와 같은 변수가 하나만있는 경우 이전 실제 값을보고 다음 값 (전월 또는 전년도 같은 달)을 예측합니다. 이 도구는 이전 예측의 오류를 사용하여 다음 예측을 조정합니다.
이동 평균	이동 평균은 시간 경과에 따른 결과의 평균을 보여줍니다. 첫 번째 것은 1 월, 2 월 및 3 월의 평균 일 수 있습니다. 두 번째는 2 월, 3 월, 4 월 평균입니다. 등등.이 예측 방법은 신호에 집중하는 경향이 있으며 (기준선에서 실제로 진행되고있는) 신호와 노이즈 (기준선의 임의 변동)를 최소화하는 경향이 있습니다.
회귀 분석	회귀 분석은 상관 관계와 밀접한 관련이 있습니다. 이 도구를 사용하여 다른 변수 (예: 날짜 또는 광고)에서 하나의 변수 (예: 판매액)를 예측합니다. 판매 = 50000 + (10 * Date)와 같이 방정식에서 사용할 수있는 몇 가지 숫자를 제공합니다.
	4 Excel 예측 함수

Excel에는 판매 예측을위한 여러 가지 유용한 도구가 있습니다. 다음 기능을 알고 있으면 데이터를 순서대로 얻을 수 있습니다. 다음과 같은 편리한 예측 기능을 확인하십시오.

기능

기능 CORREL

데이터 분석 추가 기능의 상관 도구 워크 시트 버전입니다. 차이점은 CORREL은 입력 데이터가 변경 될 때 다시 계산되고 상관 도구는 재 계산되지 않는다는 것입니다. 예: = CORREL (A1: A50, B1: B50). 또한 CORREL은 단 하나의 상관 관계를 제공하지만 상관 도구는 전체 상관 관계 행렬을 제공 할 수 있습니다.	LINEST
데이터 분석 추가 기능의 회귀 도구가 아닌이 함수를 사용할 수 있습니다. 함수의 이름은 선형 예측의 약자입니다. 간단한 회귀의 경우 두 열과 다섯 행의 범위를 선택하십시오. 이 함수를 배열에 입력해야합니다. 예를 들어 = LINEST (A1: A50, B1: B50, TRUE)를 입력 한 다음 Ctrl + Shift + Enter를 누릅니다.	TREND
이 함수는 예측 값을 직접 제공하기 때문에 편리합니다. LINEST는 예측을 가져 오는 데 사용해야하는 등식을 제공합니다. 예를 들어, = TREND (A1: A50, B1: B50, B51)를 사용하면 B51의 내용을 토대로 새로운 값을 예측할 수 있습니다.	FORECAST
FORECAST 함수는 TREND 함수와 유사합니다. 구문은 조금 다릅니다. 예를 들어 B51의 값을 기준으로 새 값을 예측할 경우 = FORECAST (B51, A1: A50, B1: B50)를 사용합니다. 또한 FORECAST는 하나의 예측 자만 처리하지만 TREND는 여러 예측자를 처리 할 수 ​​있습니다.	판매 예측을위한 Excel LINEST 함수의 결과
Excel의 LINEST 함수는 판매 예측을위한 편리한 도구입니다. 당신이 할 수있는 것을 아는 것은 당신의 예측 노력을 쉽게 만들어 줄 것입니다.	Column 1

Column 2

Row 1

	곱하기 계수 X 값	절편
Row 2	계수의 표준 오차	절편의 표준 오차
행 3	R 제곱 값 또는 결정 계수	추정값의 표준 오차
행 4 < 잔류 자유도	잔여 자유도	행 5
회귀에 대한 제곱합	잔차에 대한 제곱합	Excel에서 판매 예측 기준 설정
Excel에서 판매 예측 기준을 설정하는 것이 좋습니다. 이 표는 Excel 기본을 설정할 때 발생할 수있는 문제를 처리하기위한 지침을 제공합니다.	문제	문제 처리 방법

주문

이력 데이터를 가능한 한 가장 먼저 최신.

기간	거의 동일한 길이의 기간을 사용합니다: 모든 주, 모든 달, 모든 분기 또는 모든 연도.
같은 시간대의 위치	샘플링하는 경우 동일한 장소에서 샘플링하십시오. 1 월 1 일, 2 월 15 일, 3 월 21 일을 대신 사용하십시오. 대신 1 월 1 일, 2 월 1 일, 3 월 1 일 등을 사용하십시오.
누락 된 데이터	누락 된 데이터는 허용되지 않습니다. 6 월을 제외하고 매 달마다 June의 판매가 무엇인지 알아보십시오. 그렇지 않으면 7 월에 예측을 시작하는 것이 가장 좋습니다.