El terme regressió no sona tan malament com el suavització exponencial, però és més complicat, almenys pel que fa a les matemàtiques. I és per això que l'eina de regressió del complement d'anàlisi de dades és convenient. El complement s'encarrega de les matemàtiques, tal com ho fa amb les mitjanes mòbils i la suavització exponencial.
Encara heu de donar una bona línia de base a les eines del complement d'anàlisi de dades per obtenir resultats precisos.
Aquí teniu una ullada ràpida a la previsió amb regressió.
La idea de la regressió és que una variable té una relació amb una altra variable. Quan ets un nen, per exemple, la teva alçada tendeix a tenir una relació amb la teva edat. Per tant, si voleu pronosticar l'alçada que tindreu l'any que ve, almenys, fins que deixis de créixer, pots comprovar quants anys tindràs l'any que ve.
Per descomptat, les persones són diferents. Quan tenen 15 anys, algunes persones fan 5 peus d'alçada, altres fan 6 peus d'alçada. De mitjana, però, podeu pronosticar amb certa confiança l'alçada que tindrà algú als 15 anys. (I gairebé segur que podeu pronosticar que un nen nounat tindrà menys de 2 peus d'alçada).
El mateix passa amb la previsió de vendes. Suposem que la vostra empresa ven productes de consum. És una bona aposta que com més publicitat facis, més vendràs. Com a mínim val la pena comprovar si hi ha una relació entre la mida del pressupost publicitari i la mida dels ingressos de vendes. Si trobeu que hi ha una relació de confiança, i si sabeu quant està disposada a gastar la vostra empresa en publicitat, esteu en una bona posició per preveure les vostres vendes.
O suposem que la vostra empresa comercialitza un producte especial, com ara portes contra incendis. (Una porta de foc és aquella que se suposa que ha de ser resistent al foc durant un període de temps, i n'hi ha molts als edificis d'oficines.) A diferència dels productes de consum, alguna cosa com ara una porta de foc no ha de ser particularment apagada. -color de la prestatgeria o tenir una aroma més fresca que fresca. Si esteu comprant portes contra incendis, voleu obtenir les que compleixin les especificacions i que siguin les més barates.
Per tant, si veneu portes contra incendis, sempre que el vostre producte compleixi les especificacions, voldríeu fer una ullada a la relació entre el preu de les portes contra incendis i quantes es venen. A continuació, consulteu amb el vostre departament de màrqueting per saber quant volen que cobriu per porta i podeu fer la vostra previsió en conseqüència.
La qüestió és que sovint es pot trobar una relació fiable entre una variable (dòlars publicitaris o preu unitari) i una altra (normalment, ingressos per vendes o unitats venudes).
Utilitzeu les eines d'Excel per quantificar aquesta relació. En el cas de les previsions de regressió, doneu a Excel un parell de línies de base:
- Despeses històriques de publicitat i ingressos de vendes històrics
- Quant vau cobrar per porta de foc i quantes portes vau vendre, per exemple
Si doneu bones línies de base a Excel, us tornarà amb una fórmula.
- Excel us donarà un nombre per multiplicar per quant espereu gastar en publicitat i el resultat serà els vostres ingressos de vendes esperats.
- O, per exemple, Excel us donarà un nombre per multiplicar el cost unitari per porta, i el resultat serà el nombre de portes que podeu esperar vendre.
És només un toc més complicat que això. Excel també us proporciona un nombre, anomenat constant, que heu d'afegir al resultat de la multiplicació. Però, podeu fer que Excel ho faci per vosaltres.