Mjeti i regresionit në shtesën e analizës së të dhënave në Excel

Termi regresion nuk tingëllon aq i keq sa zbutja eksponenciale, por është më i ndërlikuar, të paktën për sa i përket matematikës. Dhe kjo është arsyeja pse mjeti i Regresionit në shtesën e Analizës së të Dhënave është i përshtatshëm. Shtesa merr përgjegjësinë për matematikën, ashtu siç bën me mesataret lëvizëse dhe zbutjen eksponenciale.

Duhet t'u jepni ende një bazë të mirë mjeteve në shtesën e Analizës së të Dhënave për të marrë rezultate të sakta.

Ja një vështrim i shpejtë i parashikimit me regresion.

Ideja prapa regresionit është se një variabël ka një lidhje me një variabël tjetër. Për shembull, kur jeni fëmijë, gjatësia juaj priret të ketë një lidhje me moshën tuaj. Pra, nëse doni të parashikoni sa i gjatë do të jeni vitin e ardhshëm - të paktën derisa të ndaloni së rrituri - mund të kontrolloni sa vjeç do të jeni vitin e ardhshëm.

Sigurisht, njerëzit ndryshojnë. Kur ata janë 15 vjeç, disa njerëz janë 5 metra të gjatë, disa janë 6 metra të gjatë. Megjithatë, mesatarisht, ju mund të parashikoni me njëfarë besimi se sa i gjatë do të jetë dikush në moshën 15-vjeçare. (Dhe pothuajse me siguri mund të parashikoni që një fëmijë i porsalindur do të jetë i gjatë nën 2 metra.)

E njëjta gjë vlen edhe me parashikimin e shitjeve. Supozoni se kompania juaj shet produkte të konsumit. Është një bast i mirë që sa më shumë reklamoni të bëni, aq më shumë do të shesni. Të paktën ia vlen të kontrolloni nëse ka një lidhje midis madhësisë së buxhetit tuaj të reklamave dhe madhësisë së të ardhurave tuaja nga shitjet. Nëse zbuloni se ekziston një marrëdhënie e besueshme - dhe nëse e dini se sa kompania juaj është e gatshme të shpenzojë për reklama - ju jeni në një pozicion të mirë për të parashikuar shitjet tuaja.

Ose supozoni se kompania juaj tregton një produkt të specializuar, të tilla si dyert e zjarrit. (Një derë zjarri është një derë që supozohet të jetë rezistente ndaj zjarrit për një periudhë kohe, dhe ka shumë të tilla në ndërtesat e zyrave.) Ndryshe nga produktet e konsumit, diçka si dera e zjarrit nuk duhet të jetë e veçantë. -Ngjyrë në raft ose kanë një aromë më të freskët se sa e freskët. Nëse jeni duke blerë dyer kundër zjarrit, dëshironi të merrni ato që plotësojnë specifikimet dhe janë më të lira.

Pra, nëse jeni duke shitur dyer kundër zjarrit, për sa kohë që produkti juaj plotëson specifikimet, do të dëshironit të hidhnit një vështrim në lidhjen midis çmimit të dyerve të zjarrit dhe sa shiten. Pastaj kontrolloni me departamentin tuaj të marketingut për të gjetur se sa ata duan që ju të paguani për derë dhe ju mund të bëni parashikimin tuaj në përputhje me rrethanat.

Çështja është se më shpesh sesa jo mund të gjesh një marrëdhënie të besueshme midis një variabli (dollarë reklamimi ose çmimi për njësi) dhe një tjetri (zakonisht, të ardhurat nga shitjet ose njësitë e shitura).

Ju përdorni mjetet e Excel për të përcaktuar sasinë e asaj marrëdhënie. Në rastin e parashikimeve të regresionit, ju i jepni Excel disa vija bazë:

• Shpenzimet historike të reklamave dhe të ardhurat historike nga shitjet
• Sa keni tarifuar për derë zjarri dhe sa dyer keni shitur, për shembull

Nëse i jepni Excel bazë të mirë, ai do t'ju kthehet me një formulë.

• Excel do t'ju japë një numër për të shumëzuar me sa prisni të shpenzoni për reklama dhe rezultati do të jetë të ardhurat tuaja të pritshme nga shitjet.
• Ose, për shembull, Excel do t'ju japë një numër për të shumëzuar me koston e njësisë për derë, dhe rezultati do të jetë numri i dyerve që mund të prisni të shisni.

Është thjesht një prekje më e ndërlikuar se kaq. Excel gjithashtu ju jep një numër, të quajtur konstante, që duhet ta shtoni në rezultatin e shumëzimit. Por, ju mund të merrni Excel për ta bërë këtë për ju.