Keď robíte kvantitatívnu prognózu (predpoveď, ktorá používa skôr číselnú základňu než niečo ako odborné posudky), vždy hľadáte vzťahy. Predpokladajme, že uvažujete o použití regresie na predpovedanie. Môžete sa dostať k niekoľkým možným prediktorovým premenným, z ktorých ktorákoľvek (alebo akákoľvek kombinácia) vám môže poskytnúť najlepšiu predpoveď.
V predajnej aréne to znamená hľadať vzťahy medzi predajom a niektorými ďalšími premennými, ako je veľkosť predajnej sily, časové obdobie alebo jednotková cena. (Názory odborníkov, pokiaľ pochádzajú od skutočného odborníka, sú tiež cenné – aj keď ich použijete len na poskytnutie kontextu pre vašu kvantitatívnu predpoveď.)
Vzťah medzi výnosmi z predaja za jedno časové obdobie a predchádzajúcim časovým obdobím je tiež často zaujímavý. Toto sa nazýva autokorelácia a je koncepčne blízke autoregresii. Výpočet autokorelácie vám môže pomôcť pri mnohých rozhodnutiach vrátane nasledujúcich:
- Akú metódu prognózy použiť
- Či by vás zviedla predpoveď kĺzavého priemeru
- Ako štruktúrovať exponenciálne vyhladzujúce prognózy
- Či sa má znížiť trend základnej línie
Najmä ak máte veľké množstvo možných prediktorových premenných, výpočet vzťahov jeden po druhom môže byť skutočnou bolesťou. Na tento účel budete chcieť použiť doplnok Analýza údajov.
Jedným z nástrojov, ktoré nájdete v doplnku Analýza údajov, je nástroj Korelácia. Ak si základnú líniu nastavíte ako excelovskú tabuľku, nástroj Korelácia odstráni väčšinu agónie pri výpočte niekoľkých korelácií.
Nasledujúci obrázok ukazuje:
- Výnosy z predaja (premenná, ktorú chcete predpovedať)
- Časový úsek
- Jednotková cena
- Veľkosť predajnej sily
- Reklamné doláre
- Celkové odhady výnosov manažérov predaja
Toto je príliš veľa údajov na pohodlný výpočet pomocou funkcií pracovného hárka.
Vaším cieľom je rozhodnúť, ktoré (ak nejaké) z posledných piatich premenných považovať za predikčné premenné v regresnej prognóze výnosov z predaja. Ak chcete začať túto prácu, vypočítajte každý z korelačných koeficientov.