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Conrad Carlberg
予測を学ぶときは、データ分析のExcelツールを利用することをお勧めします。 -に。しかし、その到達範囲はかなり限定されており、あまりにも長くなると、Excelのワークシート機能を直接利用する可能性が高くなります。 LINEST関数に付属するすべての推論統計を使用して自分自身を見つけると、正式な予測のためのベースラインをレイアウトする時が来ていることがわかります。
<！ - 1 - >6 Excelデータ分析アドインツール
以前は分析ツールパックと呼ばれていたデータ分析アドインは、自分の代わりに数式を入力して、自分の状況に集中することができますデータ。これには、移動平均、指数平滑化、回帰などの予測に役立つ3つのツールと、その他のいくつかのツールがあります。データ分析アドインの一部であるツールの一覧を示します。
<！ツール>| 機能 ANOVA | 実際には3つの異なるANOVAツールがあります。 Noneは予測に特に役立ちますが、それぞれのツールは予測の基礎となるデータセットを理解するのに役立ちます。 ANOVAツールは、サンプル間で区別するのに役立ちます。たとえば、テネシー州に住む人は、バーモント州に住む人よりも車の特定のブランドのほうがいいでしょうか？ |
| 相関 | このツールは、予測の作成方法にかかわらず、重要なツールです。複数の変数がある場合は、2つの変数がどれほど強く関係しているかを知ることができます（プラスまたはマイナス1. 0は強く、0は関係がないことを意味します）。変数が1つだけの場合は、ある期間が他の期間とどれほど強く関連しているかを示すことができます。 |
| 記述統計量 | 記述統計量ツールを使用して、データの平均値や標準偏差などの情報を取得します。これらの基本的な統計を理解することは重要であり、予測で何が起こっているかを知ることができます。 |
| 指数関数平滑化 | このツールの名前は不吉で威圧的ですが、ツールはそうではありません。販売収益やユニット販売などの変数が1つしかない場合は、前回の実際の値を見て、次の1つ（前の月、前年の同じ月）を予測します。このツールは、前回予測のエラーを使用して次の予測を調整します。 |
| 移動平均 | 移動平均は、時間の経過とともに結果の平均を示します。最初のものは1月、2月、3月の平均値です。 2番目は2月、3月、4月の平均です。等々。この予測方法は、信号（実際にベースラインで行われていること）に焦点を当て、ノイズ（ベースラインのランダムな変動）を最小限に抑える傾向があります。 |
| 回帰 | 回帰は相関と密接に関連している。このツールを使用して、ある変数（売上など）を別の変数（日付や広告など）から予測します。これは、Sales = 50000 +（10 * Date）のような数式で使用する数を数えます。 |
| <！ - 3 - > | 4 Excel予測関数 |
機能
機能 CORREL
| データ解析アドインの相関ツールのワークシート版。違いは、入力データが変更されたときにCORRELが再計算し、相関ツールでは再計算されないことです。例：= CORREL（A1：A50、B1：B50）。また、CORRELには1つの相関のみが表示されますが、相関ツールを使用すると相関のマトリックス全体が得られます。 | LINEST |
| データ解析アドインの回帰ツールではなく、この関数を使用できます。関数の名前は線形推定の省略形です。単純回帰の場合、2列と5行の範囲を選択します。この関数を配列に入力する必要があります。たとえば、= LINEST（A1：A50、B1：B50、TRUE）と入力し、Ctrl + Shift + Enterを押します。 | TREND |
| この関数は予測値を直接与えるため便利ですが、LINESTは予測を取得するために使用する必要がある式を提供します。たとえば、= TREND（A1：A50、B1：B50、B51）を使用すると、B51の内容に基づいて新しい値を予測します。 | FORECAST |
| FORECAST関数はTREND関数に似ています。構文は少し異なります。たとえば、B51の値に基づいて新しい値を予測する場合は、= FORECAST（B51、A1：A50、B1：B50）を使用します。また、FORECASTは1つの予測子のみを処理しますが、TRENDは複数の予測子を処理できます。 | 営業予測のためのExcel LINEST関数の概要 |
| ExcelのLINEST関数は、売上予測のための便利なツールです。あなたがそれでできることを知ることは、あなたの予測努力を容易にするでしょう。 | 列1 |
列2
行1
| Xの倍数の係数 | 切片 | |
| 行2 | 係数の標準誤差 | 切片の標準誤差 |
| 行3 | R二乗値または決定係数 | 推定の標準誤差 |
| 行4 < F-比 | 残りの自由度 | 行5 |
| 回帰の平方和 | 残差の平方和 | Excelでの売上予測ベースラインの設定 |
| 販売予測のベースラインをExcelで設定することをお勧めします。この表は、Excelのベースラインを設定する際に発生する可能性のある問題に対処するための手順を示しています。 | 問題 | 問題の処理方法 |
順序
履歴データを、最新のものまで。
| 期間 | ほぼ同じ長さの期間を使用する：すべての週、すべての月、すべての四半期、またはすべての年。 |
| 同じ時間内の場所 | サンプリングする場合は、同じ場所からサンプリングします。代わりに、1月1日、2月1日、3月1日などを使用してください。 |
| データがありません | データが欠落しています。あなたが6月を除いて毎月持っている場合は、6月の売り上げが何だったかを調べます。できない場合は、可能な限り最良の見積もりを取得するか、7月に予測を開始してください。 |
