Innholdsfortegnelse:
Video: Suspense: Crime Without Passion / The Plan / Leading Citizen of Pratt County 2024
Den enkleste måten å få en salgsvarsel på er å legge ut baseline på et Excel-regneark i en tabellkonfigurasjon og deretter ring på add-in for dataanalyse for å generere en prognose for deg. Det tillegget følger med Microsoft Office.
Add-in og dets verktøy er gode nyheter og dårlige nyheter - mer bra enn dårlig, faktisk. Det har ikke endret seg vesentlig siden Excel 1995, bortsett fra at nå er koden skrevet ved hjelp av Visual Basic i stedet for det gamle, rare Excel 4. 0 makro-språket. Det kan være quirky, som du vil se om du bestemmer deg for å bruke den. Til tross for sine kjennskaper, kan det spare deg litt tid. Det kan tjene som et rimelig godt springbrett for å lære å gjøre alt selv. Og det kan spare deg for feilene som uunngåelig oppstår når du ruller dine egne prognoser.
Tillegget har 19 forskjellige numeriske og statistiske analyseværktøy. Hvis du legger ut dataene dine på riktig måte, kan du peke på et av verktøyene sine på dataene dine og få en ganske komplett og vanligvis korrekt analyse - inkludert autokorrelasjonsanalyser, gjennomsnittlig prognoser, eksponensiell utjevning og prognoser for regresjon. Det gjør det harde arbeidet for deg, og fordi det er alt forkodet, trenger du ikke å bekymre deg så mye om, for eksempel, å få en formel feil.
Utjevningsdata
Hvis du bestemmer deg for å bruke eksponensiell utjevning for å lage prognosen, trenger du bare utgangspunktet for historiske salgsinntekter. Hver observasjon i grunnlinjen bør være fra samme type prognoseperiode - så ofte som ikke, inntektsoppgjørene på månedlig basis.
Du trenger ingen annen variabel enn salgsresultatene, fordi du ved hjelp av utjevning skal bruke en periodes resultat til å prognose det neste. Det er en grunn til at du vil bruke korrelasjonsverktøyet for dataanalyse til å bestemme mengden autokorrelasjon i baseline før du gjør prognosen. Vesentlig autokorrelasjon vil ha en tendens til å lede deg mot å bruke verktøyet Eksponentiell utjevning som din prognosemetode - og det vil hjelpe deg med å bestemme hvilken dempningsfaktor (eller tilsvarende, hvilken utjevning konstant) som skal brukes til å utvikle prognosen.
Regresjon: Det handler om relasjoner
Hvis du har tilgjengelig noen variabel i tillegg til salgsinntekter eller solgte enheter, og du mistenker at den er sterkt knyttet til salgsresultatene, bør du ta nærmere se på forholdet.
Anta at du kan legge hendene på historiske data som viser - etter år og måned, si - enhetsprisen du har belastet og antall enheter du har solgt. Hvis du er interessert i å prognose antall enheter du vil selge neste måned, kan registrasjonsverktøyet for dataanalyse legge til rette for oppgaven din.
(I figuren har utseendet på diagrammet blitt endret ettersom regresjonsverktøyet lager det for å gjøre det lettere å måle forholdet mellom pris og volum.)
Med denne basislinjen, inkludert enhetspris og solgte enheter, din interesse fokuserer ikke på inntekter. Tross alt er det ganske klart fra diagrammet at jo høyere enhetskostnaden, jo færre enheter solgte - og det vil ha en tendens til å minimere variasjonen i kvartalsinntektene. I stedet snakker denne analysen til produksjon. Hvis du vet hvordan du angir enhetsprisen for neste kvartal, kan du bruke regresjonsverktøyet til å prognose antall enheter du vil selge neste kvartal. Denne prognosen kan godt informere produksjonsavdelingen om hvordan du fordeler ressursene.
Forresten, uttrykker Excel den solide linjen en trendlinje. Når du ser en trendlinje fra øverst til venstre til nedre høyre, som vist, vet du at korrelasjonen mellom de to variablene er negativ (og i dette tilfellet er korrelasjonen mellom enhetspris og enheter solgt -0,57). En negativ korrelasjon betyr at jo høyere nivået på en av variablene er, desto lavere er den tilsvarende verdien av den andre variabelen. Hvis trendlinjen går fra nederst til venstre til øverst til høyre, vet du at korrelasjonen er positiv. En positiv korrelasjon innebærer at lavere verdier på en variabel er knyttet til lavere verdier på den andre, og at høyere verdier på én er knyttet til høyere verdier på den andre.
