Excel 데이터 분석 추가 기능의 회귀 도구 - 더미

비디오: [MOS2010 엑셀] 데이터 분석 도구 2024

회귀 라는 용어는 지수 평활화 만큼 나쁘지는 않지만 적어도 수학. 그래서 Data Analysis 추가 기능의 회귀 도구가 편리합니다. 추가 기능은 이동 평균 및 지수 평활화와 마찬가지로 수학에 대한 책임을집니다.

정확한 결과를 얻으려면 데이터 분석 추가 기능의 도구에 대한 좋은 기준을 제시해야합니다.

회귀 분석을 통한 예측을 간략히 살펴 보겠습니다. 회귀 분석의 배경은 하나의 변수가 다른 변수와 관계가 있다는 것입니다. 예를 들어, 어렸을 때 신장은 나이와 관계가있는 경향이 있습니다. 따라서 내년에 얼마나 큰 키가 될지 예측하고 싶다면 - 적어도 성장을 멈출 때까지 내년에 얼마나 오래 있을지 확인할 수 있습니다.

물론 사람들은 다릅니다. 15 세 때 어떤 사람들은 5 피트, 6 피트는 키가 크다. 그러나 평균적으로 15 세에 키가 큰 사람이 어떤 모습을 보일지 확신 할 수 있습니다. (신생아 신장이 2 피트 이하가 될 것으로 거의 예상 할 수 있습니다.)

판매 예측에서도 마찬가지입니다. 귀사에서 소비자 제품을 판매한다고 가정 해보십시오. 더 많은 광고를 할수록 더 많이 팔릴 것입니다. 적어도 광고 예산의 크기와 판매 수익의 크기 간에는 관계가 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 신뢰할 수있는 관계가 있음을 알게되고 회사에서 광고비를 얼마나 기꺼이 지출하는지 알고 있다면 판매를 예측할 수있는 좋은 위치에 있습니다.

또는 귀사가 방화문과 같은 특수 제품을 판매한다고 가정하십시오. (999 번 방화문은 일정 시간 동안 화재에 견딜 수있는 것으로 가정하고 사무실 건물에는 많은 것들이 있습니다.) 소비재와 달리 방화문과 같은 것은 없습니다. 특별한 기성품의 색이거나 신선하고 신선한 향기가 있어야합니다. 방화문을 구입하는 경우 사양을 충족하는 제품을 구입하고 가장 저렴한 제품을 원합니다.

방화문을 파는 경우 제품이 사양을 충족하는 한 방화문 가격과 판매 수량 간의 관계를 살펴보고 싶을 것입니다. 그런 다음 마케팅 부서에 문의하여 문마다 비용을 청구 할 금액을 확인하고 이에 따라 예측을 할 수 있습니다. 요점은 하나의 변수 (광고 달러 또는 단가)와 다른 변수 (일반적으로 판매 수익 또는 판매 단위)간에 신뢰할 수있는 관계를 찾을 수있는 경우가 많다는 것입니다. Excel의 도구를 사용하여 그 관계를 계량화하십시오. 회귀 예측의 경우 Excel에 몇 가지 기준선을 제공합니다. 역사 광고비 및 과거 판매 수익

방화문 당 청구 금액 및 판매 한 문 개수 (예:) 엑셀의 좋은베이스 라인, 그것은 공식으로 당신에게 돌아올 것입니다.

Excel은 광고에 지출 할 것으로 예상되는 금액을 곱하기 위해 숫자를 제공하며 결과는 예상 판매 수익이됩니다.