El complemento Herramientas para análisis en Excel previsión de ventas
El Herramientas para análisis en Excel previsión de ventas se da cuenta de lo que está pasando con sus datos sin tener que introducir fórmulas. Herramientas para análisis de Excel tiene tres herramientas útiles para pronosticar directamente - Media Móvil, exponencial y regresión - junto con otros que pueden ayudar. Aquí está una lista de algunas de las herramientas que forman parte de las Herramientas para análisis:
| Herramienta | Que hace |
|---|---|
| ANOVA | En realidad, hay tres herramientas ANOVA diferentes. Ninguno isspecifically útil para la predicción, pero cada una de las herramientas pueden helpyou entender el conjunto de datos que subyace en su pronóstico. Los ANOVAtools ayudan a distinguir entre las muestras - por ejemplo, dopeople que viven en Tennessee como una determinada marca de coche betterthan los que viven en Vermont? |
| Correlación | Esta herramienta es muy importante, independientemente del método que useto hace su pronóstico. Si usted tiene más de una variable, es usted Cantell con qué fuerza se relacionan las dos variables (más o minus1.0 es fuerte, 0.0 significa que no hay relación). Si sólo tiene onevariable, se le puede decir qué tan fuertemente un período de tiempo es relacionadascon otra. |
| Estadísticas descriptivas | Utilice la herramienta Estadística descriptiva para conseguir una manija en thingslike la media y la desviación estándar de su data.Understanding estas estadísticas básicas es importante para que knowwhat que está pasando con sus pronósticos. |
| Suavizado exponencial | No me gusta el nombre de esta herramienta - suena andintimidating ominosa, que la herramienta no es. Cuando usted acaba onevariable - algo como ingresos por ventas o unidad ventas- se mira a un valor real previo para predecir la siguiente (tal vez el mes anterior o el mismo mes del año anterior) haciendo de esta herramienta hace es ajustar el junto pronosticar utilizando el errorin la previsión anterior. |
| Media móvil | Una media móvil muestra el promedio de resultados en el tiempo. Thefirst uno podría ser el promedio para enero, febrero y marzo y la segunda sería entonces el promedio para febrero, marzo, andApril- y así sucesivamente. Este método de predicción tiende a centrarse en laseñal (lo que realmente está pasando en la línea de base) y el tominimize ruido (fluctuaciones aleatorias en thebaseline). |
| Regresión | Regresión está estrechamente relacionado con la correlación. Utilice esta herramienta toforecast una variable (por ejemplo, las ventas) de otro (como fecha oradvertising). Le da un par de números para utilizar en anequation, como Ventas = 50000 + (10 * Fecha). |
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