Azok a vállalatok, amelyek pontosan előrejelezhetik az értékesítést, sikeresen igazíthatják a jövőbeli termelési szinteket, az erőforrások elosztását és a marketing stratégiákat, hogy megfeleljenek a várható értékesítés szintjének. Ezek a műveletek segítenek a műveletek optimalizálásában és a nyereség maximalizálásában. A regressziós modell előrejelzi egy függő változó értékét - ebben az esetben az értékesítést - egy független változó alapján. Az Excel táblázatkezelő könnyen kezelheti az ilyen típusú egyenleteket.
Adatgyűjtés
Döntse el a független változót. Tegyük fel például, hogy cége olyan terméket értékesít, amelynek értékesítése szorosan kapcsolódik az olajár változásához. Az Ön tapasztalata az, hogy az értékesítés emelkedik, amikor az olaj ára emelkedik. A regresszió beállításához hozzon létre egy táblázatos oszlopot az éves eladásokhoz néhány korábbi év során. Hozzon létre egy második oszlopot, amely az éves értékesítés évenkénti átlagos árának százalékos változását mutatja. A folytatáshoz szüksége lesz az Excel Analysis ToolPak programra, amelyet ingyen tölthet be a "Beállítások" menü "Beállítások" menüjében.
A regresszió futtatása
Az "Adat" menü "Adatelemzés" eleméből válassza a "Regresszió" elemet. Jelölje meg a független változó tartományát X-tengelyként és az függő változó Y-tengelyként való tartományát. Adjon meg egy cellatartományt a kimenethez, és jelölje be a dobozokat a maradékokhoz. Amikor megnyomja az "OK" gombot, az Excel kiszámítja a lineáris regressziót és megjeleníti az eredményeket a kimeneti tartományban. A regresszió egy olyan egyenes vonalat jelent, amely a legjobban illeszkedik az adatokhoz. Az Excel több statisztikát jelenít meg a két változó közötti korreláció erősségének értelmezésében.
Az eredmények értelmezése
Az R-négyzet statisztikája azt jelzi, hogy a független változó előrejelzi az értékesítést. Ebben a példában az olaj R-négyzete az értékesítéshez képest 89,9, ami az olajárak százalékos változásával magyarázható termékértékesítés százalékos aránya. A 85 feletti számok erős kapcsolatot mutatnak. Az Y-elfogás, ebben a példában a 380 000, azt mutatja, hogy milyen mennyiségű terméket értékesítene, ha az olajár változatlan marad. A korrelációs együttható, ebben az esetben 15 000, azt mutatja, hogy az olaj ára 1 százalékos növekedése 15 000 egységgel növelné az értékesítést.
Az eredmények használata
A lineáris regresszió értéke attól függ, hogy milyen jól tudjuk előrejelezni a független változót. Például az olajipar elemzőinek fizethet egy privát előrejelzést, amely a következő évben 6% -os olajár-emelkedést jósol. Szorozzuk meg a korrelációs együtthatót 6-tal, és adjuk hozzá az eredményt - 90 000 - az Y-elfogás összegéhez 380 000-re. A válasz, 470 000, az az egységek száma, amelyeket valószínűleg eladnának, ha az olaj ára 6 százalékkal emelkedne. Ezt az előrejelzést felhasználhatja a következő év gyártási ütemtervének elkészítéséhez. A regressziót különböző olajár-mozgásokkal is futtathatja a legjobb és legrosszabb eredmény előrejelzéséhez. Természetesen ezek csak előrejelzések, és meglepetések mindig lehetségesek. Szükség esetén több független változóval is végezhet regressziókat.
