ソーシャルメディア Excelで販売予測のデータを取得する - ダミー

Excelで販売予測のデータを取得する - ダミー

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Anonim

どの予測方法を使用しても違いはありますが、選択肢にかかわらず、Excelでは特定の方法でベースラインデータを設定する必要があります。 Excelは、データが テーブルの形式であればそれを優先します。 以下は概要です。

テーブルの使用

Excelテーブルについて何か不思議なことはありません。テーブルとは、データベースによく似たものです。 Excelワークシートには列と行があり、そこに表を置く場合、次の3つの要件を管理するだけです。

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  • 異なる列に異なる変数を保存します。 たとえば、販売日を1つの列に、売上高を別の列に、営業担当者の名前を別の列に、商品ラインをもう1つに配置することができます。
  • 異なるレコードを異なる行に保管します。 販売情報の記録に関しては、異なる行の異なる販売記録を保持します。 1月15日に行われた売り上げに関する情報と1月16日に行われた売り上げに関する情報を別の行に入れてください。
  • テーブルの最初の行に変数の名前を入力します。 たとえば、列Aに「売上日付」、列Bに「収入」、列Cに「営業担当者」、列Dに「製品」を入れることができます。
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図は、典型的なExcelテーブルを示しています。

あなたは日付順にレコードを保持する必要はありません。後でそれを処理できます。

テーブルを気にするのはなぜですか?予測を行うために使用するツールを含む多くのExcelツールは、テーブルに依存しているためです。あなたの販売で起こっていることを視覚化するのに役立つチャートは、テーブルに依存しています。 Excelでの販売結果を要約するための最も強力な方法であるピボットテーブルは、テーブルに大きく依存しています。データ分析アドインは、予測に非常に役立つ方法で、テーブルにも依存しています。

<! Excelは長年にわたって

list と呼ばれる非形式的なデータの配置に依存していました。最初の行にフィールド名が続き、レコードが続きます。しかし、リストには、レコード数やフィルター、合計行、名前などの組み込みプロパティはありませんでした。リストが占有していた行数と列数を特定するには、特別な手順を踏まなければなりませんでした。 Excel 2007では、Microsoftはテーブルを新機能として追加し、テーブルには欠落しているものがすべて含まれています。テーブルの1つの側面は、販売予測に特に役立ちます。時間が経過して販売数量に関する詳細情報が得られたら、新しいデータをベースラインに追加する必要があります。リストを使用して、新しいデータを収容するために

ダイナミック・レンジ名 と呼ばれるものを定義しなければなりませんでした。 テーブルでは、通常、新しいレコードをテーブルの最後の新しい行に追加するだけです。そうすると、テーブルは自動的に拡張されて新しいデータをキャプチャします。ワークブック内の何か(チャート、数式など)も自動的に更新され、新しい情報が反映されます。テーブルはリストよりも大幅に改善されており、この本はそれらを幅広く使用しています。

データを注文する

「データを注文する」は、「線の中に色分けする」のように聞こえるかもしれません。 1999年に販売した金額を2000年に、そして2001年にはどれくらいにしたのかをExcelに伝えなければならないということです。あなたがそれをやろうとするならば、あなたは時系列にデータを入れなければなりません。

Excelでデータを時間順に並べる最も良い方法は、ピボットテーブルを使用する方法です。ピボットテーブルは、Excelテーブル(または外部データベース)にある個々のレコードを取り込み、制御する方法でレコードを結合します。営業担当者の名前、販売された製品、販売日、および販売収益を含む1年間の売上高を示す表があります。そうであれば、営業担当者と製品別に四半期の売上収益を合計するピボットテーブルを非常に迅速に作成できます。ピボットテーブルを使用すると、文字通り数秒で数万のレコードを要約することができます。以前にピボットテーブルを使用していなかった場合、この本はその主題を紹介するだけでなく、深夜にそれらについて夢見るようにしています。

ピボットテーブルに関する3つの特筆すべき点:

すべての販売データを集めることができます。つまり、太陽風データを蓄積することができますが、これは販売予測に関するものです。

  • あなたが売り上げ単位で情報を収集し、ある日、ある週に販売された担当者の額を知りたければ、ピボットテーブルが最良の方法ですそう。 ピボットテーブルを次の予測の基礎として使用することで、時間を節約できます。
  • 彼らはあなたの履歴データを、日、週、月、四半期、年ごとに分類する独自の方法を持っています。
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