L'utilitaire d'analyse dans Excel prévisions de ventes
L'utilitaire d'analyse dans Excel prévision des ventes chiffres sur ce qui se passe avec vos données sans que vous ayez à saisir des formules. Utilitaire d'analyse d'Excel dispose de trois outils utiles pour la prévision directement - Moyenne mobile, lissage exponentiel, et de régression - avec d'autres qui peuvent vous aider. Voici une liste de quelques outils qui font partie de l'utilitaire d'analyse:
| Outil | Ce qu'il fait |
|---|---|
| ANOVA | Il ya en fait trois différents outils d'analyse de variance. Aucun isspecifically utiles pour la prévision, mais chacun des outils peuvent helpyou comprendre l'ensemble de données qui sous-tend votre prévision. Les ANOVAtools vous aider à distinguer entre les échantillons - par exemple, dopeople qui vivent dans le Tennessee comme une marque particulière de voiture betterthan ceux qui vivent dans le Vermont? |
| Corrélation | Cet outil est important, quelle que soit la méthode que vous faites votre useto prévisions. Si vous avez plus d'une variable, il vous Cantell à quel point les deux variables sont liées (plus ou minus1.0 est forte, 0.0 signifie aucune relation). Si vous avez seulement onevariable, il peut vous dire à quel point une période de temps est associésà autre. |
| Statistiques descriptives | Utilisez l'outil Statistiques descriptives pour obtenir une poignée sur thingslike la moyenne et l'écart type de votre data.Understanding ces statistiques de base est important afin que vous RenseignementsRenseignements qui se passe avec vos prévisions. |
| Lissage exponentiel | Je déteste le nom de cet outil - il semble andintimidating sinistre, où l'outil est pas. Lorsque vous avez juste onevariable - quelque chose comme des recettes ou des ventes unitaires Sales- vous regardez à une valeur réelle précédente pour prédire le prochain (peut-être le mois précédent ou au même mois l'année précédente) en choisissant cet outil ne fait que régler la Prochaines prévisions en utilisant le errorin la prévision antérieure. |
| Moyenne mobile | Une moyenne mobile montre la moyenne des résultats au fil du temps. Thefirst on pourrait être la moyenne pour Janvier, Février, Mars et-deuxième serait alors la moyenne de Février, Mars, andApril- et ainsi de suite. Cette méthode de prévision tend à se concentrer sur lasignal (qu'est-ce qui se passe réellement dans la ligne de base) et l'tominimize bruit (fluctuations aléatoires dans thebaseline). |
| Régression | La régression est étroitement liée à la corrélation. Utilisez cet outil toforecast une variable (comme les ventes) d'un autre (comme la date oradvertising). Il vous donne quelques chiffres à utiliser dans anequation, comme les ventes = 50000 + (10 * Date). |
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