Video: Increase Your eBay Sales & Profit -2018 PowerSeller Secrets - Sales Projections Work! 2025
Av Conrad Carlberg
Når du begynner å lære prognoser, er det ofte en god ide å lene seg på Excel-verktøyene i Data Analysis add -i. Men deres rekkevidde er ganske begrenset, og for lenge vil du sannsynligvis finne deg selv å utnytte Excels regnearksfunksjoner direkte. Når du finner deg selv med all inferensiell statistikk som følger med LINEST-funksjonen, vet du at det er på tide å legge ut grunnlinjen for en formell prognose.
6 Add-in verktøy for ekstern data-analyse
Data-analyse-tillegget, tidligere kjent som Analysis ToolPak, går inn i formler på vegne av deg, slik at du kan konsentrere deg om hva som skjer med din data. Den har tre forskjellige verktøy som er direkte nyttige i prognoser - Flytende gjennomsnitt, eksponentiell utjevning og regresjon - samt flere andre som kan være til hjelp. Her er en liste over noen av verktøyene som er en del av addisjonen til dataanalyse.
| Verktøy | Hva det gjør |
| ANOVA | Det er faktisk tre forskjellige ANOVA-verktøy. Ingen er spesielt nyttig for prognoser, men hver av verktøyene kan hjelpe deg å forstå datasettet som ligger til grunn for prognosen din. ANOVA-verktøyene hjelper deg med å skille mellom eksempler. For eksempel, gjør folk som bor i Tennessee som et bestemt bilmerke bedre enn de som bor i Vermont? |
| Korrelasjon | Dette verktøyet er viktig, uansett hvilken metode du bruker til å lage en prognose. Hvis du har mer enn én variabel, kan det fortelle deg hvor sterkt de to variablene er relatert (pluss eller minus 1. 0 er sterk, 0. 0 betyr ikke noe forhold). Hvis du bare har én variabel, kan den fortelle deg hvor sterkt en tidsperiode er relatert til en annen. |
| Beskrivende statistikk | Bruk verktøyet Beskrivende statistikk for å få et håndtak på ting som gjennomsnittet og standardavviket til dataene dine. Å forstå disse grunnleggende statistikkene er viktig, slik at du vet hva som skjer med prognosene dine. |
| Eksponentiell utjevning | Dette verktøyets navn lyder uhyggelig og skremmende, som verktøyet ikke er. Når du bare har en variabel - noe som salgsinntekter eller enhetssalg - ser du til en tidligere faktisk verdi for å forutsi den neste (kanskje den forrige måneden eller samme måned i forrige år). Alt dette verktøyet gjør er å justere neste prognose ved å bruke feilen i forrige prognose. |
| Moving Average | Et glidende gjennomsnitt viser gjennomsnittet av resultater over tid. Den første kan være gjennomsnittet for januar, februar og mars; den andre ville da være gjennomsnittet for februar, mars og april; og så videre.Denne metoden for prognoser har en tendens til å fokusere på signalet (hva skjer egentlig i utgangspunktet) og for å minimere støyen (tilfeldige svingninger i grunnlinjen). |
| Regresjon | Regresjon er nært knyttet til korrelasjon. Bruk dette verktøyet til å prognose en variabel (for eksempel salg) fra en annen (for eksempel dato eller annonsering). Den gir deg et par tall som skal brukes i en ligning, som salg = 50000 + (10 * dato). |
4 Excel Forecasting Funksjoner
Excel har mange gode verktøy for salgsprognoser. Å vite følgende funksjoner er nyttig for å få dataene dine i orden. Sjekk ut følgende nyttige prognoserfunksjoner.
| Funksjon | Hva det gjør |
| CORREL | Regnearkversjonen av Data Analysis add-ons Korrelasjonsverktøy. Forskjellen er at CORREL omberegner når inngangsdata endres, og korrelasjonsverktøyet gjør det ikke. Eksempel: = CORREL (A1: A50, B1: B50). CORREL gir deg bare en korrelasjon, men korrelasjonsverktøyet kan gi deg en hel matrise av korrelasjoner. |
| LINEST | Du kan bruke denne funksjonen i stedet for regresjonsverktøyet for dataanalyse. (Funksjonens navn er en forkortelse for lineært estimat.) For enkel regresjon, velg et utvalg av to kolonner og fem rader. Du må matche-skriv inn denne funksjonen. Skriv for eksempel = LINEST (A1: A50, B1: B50, TRUE) og trykk deretter Ctrl + Shift + Enter. |
| TREND | Denne funksjonen er nyttig fordi den gir deg prognosverdier direkte, mens LINEST gir deg en ligning som du må bruke for å få prognosen. For eksempel bruk = TREND (A1: A50, B1: B50, B51) der du forutsetter en ny verdi på grunnlag av hva som er i B51. |
| FORECAST | FORECAST-funksjonen ligner TREND-funksjonen. Syntaxen er litt annerledes. For eksempel bruk = FORECAST (B51, A1: A50, B1: B50) der du forutsetter en ny verdi på grunnlag av verdien i B51. FORECAST håndterer bare én prediktor, men TREND kan håndtere flere prediktorer. |
Hva du kommer ut av Excel LINEST-funksjonen for salgsprognoser
Excels LINEST-funksjon er et nyttig verktøy for salgsprognoser. Å vite hva du kan gjøre med det, vil gjøre prognosene dine enkle arbeid. Her er en rask oversikt over Excels LINEST-funksjon, rad for rad:
| Kolonne 1 | Kolonne 2 | |
| Rad 1 | Koeffisienten du multipliserer ganger X-verdiene | Avsnittet |
| Row 2 | Standardfeilen til koeffisienten | Standardfeilen for avskjæringen |
| Rad 3 | R-kvadratverdien eller bestemmelseskoeffisienten | Standardfeilen av estimatet |
| Rad 4 < F-forholdet | De resterende frihetsgrader | Række 5 |
| Summen av kvadrater for regresjonen | Summen av kvadrater for resten | Sette opp salgsfortegnelsen i Excel |
Det er en god ide å sette opp salgsforutsetningen i Excel. Dette tabellen gir deg instruksjoner for hvordan du håndterer problemer som kan oppstå når du konfigurerer Excel-basislinjen:
Problemet> Slik håndterer du problemet
| Bestill | Sett historiske data i kronologisk rekkefølge, tidligste til siste. |
| Tidsperioder | Bruk tidsperioder med omtrentlig lengde: alle uker, alle måneder, alle kvartaler eller alle år. |
| Samme sted i tid | Hvis du prøver, prøv deretter på samme sted. Ikke ta 1. januar 15. februar 21. mars. Bruk i stedet 1. januar, 1. februar, 1. mars og så videre. |
| Manglende data | Manglende data er ikke tillatt. Hvis du har hver måned unntatt, si, juni, finn ut hva junis salg var. Hvis du ikke kan, få det beste estimatet mulig - eller start prognosen med juli. |
