판매 예측의 추세를 테스트하는 방법 - 인형

예측 추세가 진짜인지 어떻게 알 수 있습니까? 표류선이 위 또는 아래로 움직이는 것처럼 보이는 경우, 그것은 실제 추세를 나타내는가 아니면 무작위적인 변화일까요? 이러한 질문에 대답하려면 확률과 통계를 얻어야합니다. 다행히도, 당신은 너무 멀리 손목 깊숙이 들어갈 필요가 없습니다.

기본적인 사고 방식은 다음과 같습니다.

1. Excel을 사용하여 판매 수익과 관련 기간 간의 상관 관계를 알려줍니다.

   해당 기간을 2011 년 1 월, 2011 년 2 월, 2011 년 3 월 … 2016 년 12 월 또는 1, 2, 3 … 72로 표시하는 것은 중요하지 않습니다.

2. 상관 관계가없는 경우 수익과 기간 사이에는 추세가 없으므로 걱정할 필요가 없습니다.
3. 수익과 기간 사이에 관계가있는 경우 추세를 처리하는 가장 좋은 방법을 선택해야합니다. Excel에서 상관 관계를 계산 한 후에는 기간과 수익 금액 간의 실제 관계를 나타내는 지 또는 운이 좋은지 여부를 결정해야합니다.
4. 행운이라는 확률이 5 % 미만이면 진정한 추세입니다. (어떤 사람들은 약 5 %의 마술을 사용하지 않는다. 그것은 평범한 것이다. 어떤 사람들은 기준으로 1 %를 사용하는 것을 선호한다 - 5 %보다 더 보수적이고 더 안전하게 느끼기도한다.) 이것은 통계적 유의성의 문제를 제기한다. 뭔가 (여기, 상관 관계)가 진짜 맥코이라고 결정하기 전에 필요합니까?

직접 상관 관계를 테스트하고 결과를 정규 분포와 비교하십시오.

상관 관계를 직접 테스트하고 결과를

• t- 분포
• 와 비교하십시오 (t- 분포는 일반 곡선과 유사하지만 무한히 많은 인구가 아닌 작은 샘플을 사용한다고 가정합니다)). 피셔 변환 (상관 계수를 정규 곡선에 맞는 값으로 변환)을 사용하여 상관 관계를 변환하고 결과를 정규 분포와 비교합니다.
• 추세를 잘 다루는 예측 접근법을 사용해야합니까?

추세를 감지하면 추세를 잘 처리하는 예측 방식을 사용해야한다고 생각할 수 있습니다. 그것은 종종 사실이지만 반드시 그런 것은 아닙니다. 상관 분석에서 변수 중 하나로서 기간을 사용하는 대신

경쟁에 의한 판매 수익과 같은 것을 사용했다고 가정 해보십시오.

귀하의 수익이 줄어드는 경우 (또는 두 가지 세입이 모두 증가하는 경우), 귀하는 귀하의 세입과 경쟁 업체간에 상당한 상관 관계가 있음을 알 수 있습니다. 그러나 수익과 당신 사이에 실제적이고 인과 관계가 없다는 것은 가능합니다. 그것은 당신과 그 둘 모두가 실제 인과 관계와 관련이있을 수 있습니다: 전체 시장의 크기가 변하고 있습니다. 이 경우 전체 시장 규모를 예측 변수로 사용하는 것이 훨씬 나을 것입니다. 이 시나리오에서 시장 규모는 수익과 직접적인 인과 관계를 가지고있는 반면 경쟁 수익은 매출과 간접적 인 관계입니다.

데이터를 파악해야합니까?

• 전체 시장 규모의 일관된 변화와 같은 숨겨진 변수는 예측 변수와 예측 변수가 실제로는 관련이 없다고 생각할 수 있습니다. 또는 예측 변수와 예측 변수가 모두 시간과 관련되어 있기 때문에 비슷한 방식으로 변경 될 수 있습니다. 이러한 종류의 상황을 처리하는 방법은 변환을 통해 두 변수를 먼저 파악하는 것입니다. 또는 이동 평균 또는 간단한 지수 스무딩과 같이 추세를 반드시 처리하지 않아도되는 접근 방식을 사용하여 예측을하는 것이 좋습니다. 이렇게하는 이유 중 하나는 데이터 세트로 회귀 접근법이 평균 이동 또는 평활화와 같은 예측 자만큼 정확하지 않을 수 있다는 것입니다. 다시 트렌드를 제거하기 위해 데이터를 변환 할 수 있는지 확인하십시오.