Excelデータ分析アドインの回帰ツール - ダミー

回帰 は指数平滑化 と同じくらい悪くはありませんが、少なくとも数学。そのため、データ分析アドインの回帰ツールが便利です。アドインは、移動平均と指数平滑化の場合と同様に、数学の責任を負います。 Data Analysisアドインのツールには、正確な結果を得るための良いベースラインを与える必要があります。 <！ - 1 - >

ここで、回帰の予測を簡単に見ていきます。回帰の背後にあるアイデアは、ある変数が別の変数との関係を持つということです。例えば、あなたが子供の場合、身長はあなたの年齢と関係があります。あなたが来年になるまでに、あなたが成長を止めるまで、少なくともあなたが来年にどれくらいの年齢になるか確認することができます。

もちろん、人々は異なります。彼らが15歳の時には、ある人は5フィート、いくつかは6フィートの高さです。しかし、平均して15歳で背の高い人がどのようになるかをある程度自信を持って予測することができます（新生児の小児が2フィート未満になることをほぼ確実に予測できます）。 - 2 - >

販売予測についても同様です。あなたの会社が消費者製品を販売しているとします。より多くの広告をすればするほど、売れるでしょう。少なくとも、広告予算の規模と販売収益の規模との間には関係があるかどうかチェックする価値があります。信頼できる関係があることがわかった場合、そしてあなたの会社がどれくらい広告に費やそうとしているかを知っていれば、あなたの売り上げを予測する良い立場にあります。

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または、あなたの会社が防火ドアなどの特産品を販売しているとします。 （999番の防火扉はある期間火災に強いとされるもので、多くはオフィスビルにあります。）消費者製品とは異なり、防火扉などは特別な既製の色でなければならず、新鮮でフレッシュな香りが必要です。あなたが防火戸を購入している場合、あなたは仕様を満たし、最も安いものを手に入れたいと思う。

あなたが門を売っているなら、あなたの製品が仕様を満たしている限り、門の価格と売却された人の数量との関係を見たいと思うでしょう。その後、マーケティング部門に確認して、ドアごとにどれくらい料金を請求したいかを調べ、それに応じて予測を行うことができます。

重要なのは、ある変数（広告費または単価）と別の変数（通常は販売収益または販売単価）との間に信頼できる関係があることが多いことです。

Excelのツールを使用して、その関係を定量化します。回帰予測の場合、Excelにいくつかのベースラインを設定します：

過去の広告費用と過去の売上収入 1回のドアでどれくらい料金を請求したか、売却したドアの数。たとえば Excelの良いベースラインは、それはあなたに式で戻ってくるだろう。

Excelは広告に費やす金額の倍数に数値を与え、結果はあなたの予想される売上収入になります。

または、たとえば、Excelは1ドアあたりの単価を倍するための数値を返します。結果は売り上げが期待できるドアの数になります。

それはそれよりも複雑なタッチです。 Excelはまた、定数と呼ばれる数値を与えます。この数値は、乗算の結果に加算する必要があります。しかし、Excelでそれを実現することができます。