Izraz regresija ne zveni tako slabo kot eksponentno glajenje, vendar je bolj zapleten, vsaj v smislu matematike. In zato je orodje Regresija v dodatku za analizo podatkov priročno. Dodatek prevzame odgovornost za matematiko, tako kot pri drsečih povprečjih in eksponentnem glajenju.
Za natančne rezultate morate še vedno dati dobro izhodišče za orodja v dodatku za analizo podatkov.
Tukaj je hiter pogled na napovedovanje z regresijo.
Ideja regresije je, da je ena spremenljivka povezana z drugo spremenljivko. Ko ste na primer otrok, je vaša višina običajno povezana z vašo starostjo. Torej, če želite napovedati, kako visok boste naslednje leto – vsaj dokler ne prenehate rasti –, lahko preverite, koliko boste stari naslednje leto.
Seveda se ljudje razlikujemo. Ko so stari 15 let, so nekateri ljudje visoki 5 čevljev, drugi 6 čevljev. V povprečju pa lahko z nekaj zaupanja napovedujete, kako visok bo nekdo pri 15 letih. (In skoraj zagotovo lahko napovedujete, da bo novorojenček visok manj kot 2 metra.)
Enako velja za napovedovanje prodaje. Recimo, da vaše podjetje prodaja potrošniške izdelke. Dobro je staviti, da več oglaševanja, več boste prodali. Vsaj vredno je preveriti, ali obstaja povezava med velikostjo vašega oglaševalskega proračuna in velikostjo vaših prihodkov od prodaje. Če ugotovite, da obstaja zanesljiv odnos – in če veste, koliko je vaše podjetje pripravljeno porabiti za oglaševanje – ste v dobrem položaju za napovedovanje prodaje.
Ali pa recimo, da vaše podjetje trži poseben izdelek, kot so požarna vrata. ( Protipožarna vrata so tista, ki naj bi bila nekaj časa odporna proti ognju, v poslovnih stavbah pa jih je veliko.) Za razliko od potrošniških izdelkov ni treba, da nekaj, kot so požarna vrata, ni posebej izklopljeno. -barvo na polici ali imajo aromo bolj svežo od sveže. Če kupujete požarna vrata, želite dobiti tista, ki ustrezajo specifikacijam in so najcenejša.
Torej, če prodajate požarna vrata, če vaš izdelek ustreza specifikacijam, bi si želeli pogledati razmerje med ceno požarnih vrat in številom prodanih. Nato pri svojem marketinškem oddelku preverite, koliko želijo, da zaračunate na vrata, in lahko ustrezno naredite svojo napoved.
Bistvo je, da lahko pogosteje kot ne najdete zanesljivo razmerje med eno spremenljivko (oglaševalski dolarji ali cena na enoto) in drugo (običajno prihodki od prodaje ali prodane enote).
Za kvantificiranje tega razmerja uporabite Excelova orodja. V primeru regresijskih napovedi Excelu daste nekaj izhodišč:
- Pretekli stroški oglaševanja in pretekli prihodki od prodaje
- Koliko ste na primer zaračunali za požarna vrata in koliko vrat ste prodali
Če Excelu daste dobre osnove, se vam bo vrnil s formulo.
- Excel vam bo dal številko, ki jo boste pomnožili, kolikor pričakujete, da boste porabili za oglaševanje, rezultat pa bo vaš pričakovani prihodek od prodaje.
- Ali pa vam bo na primer Excel dal številko, ki jo boste pomnožili s ceno na enoto na vrata, rezultat pa bo število vrat, ki jih lahko pričakujete, da jih boste prodali.
To je le malo bolj zapleteno od tega. Excel vam da tudi številko, imenovano konstanta, ki jo morate dodati rezultatu množenja. Vendar lahko Excel to stori namesto vas.