Коли ви робите кількісний прогноз (прогноз, який використовує числову базову лінію, а не щось на зразок експертних думок), ви завжди шукаєте взаємозв’язки. Припустимо, ви розглядаєте використання регресії для прогнозування. Ви можете отримати в руки кілька можливих змінних-провісників, будь-яка з яких (або будь-яка комбінація) може дати вам найкращий прогноз.
На арені продажів це означає пошук зв’язків між продажами та деякими іншими змінними, як-от розмір торгового персоналу, період часу або ціна за одиницю продукції. (Думки експертів, якщо вони надходять від справжнього експерта, також є цінними — навіть якщо ви використовуєте їх лише для надання контексту для свого кількісного прогнозу.)
Зв'язок між доходом від продажів за один період часу і попереднім періодом також часто викликає інтерес. Це називається автокореляцією і концептуально близьке до авторегресії. Розрахунок автокореляції може допомогти вам прийняти багато рішень, зокрема такі:
- Який метод прогнозування використовувати
- Чи не введе вас в оману прогноз ковзного середнього
- Як структурувати прогноз з експоненційним згладжуванням
- Чи потрібно детрендувати базову лінію
Особливо якщо у вас є значна кількість можливих змінних-провісників, обчислення взаємозв’язків один за іншим може бути справжньою проблемою. Для цього вам потрібно використовувати надбудову Data Analysis.
Одним із інструментів, які ви знайдете в надбудові аналізу даних, є інструмент кореляції. Якщо ви налаштуєте базову лінію як таблицю Excel, інструмент кореляції зніме більшість агонії під час обчислення кількох кореляцій.
На наступному малюнку показано:
- Дохід від продажів (змінна, яку ви хочете спрогнозувати)
- Період часу
- Ціна за одиницю
- Розмір торгового персоналу
- Рекламні долари
- Загальна оцінка доходів менеджерів з продажу
Це забагато даних для зручного обчислення за допомогою функцій робочого аркуша.
Ваша мета полягає в тому, щоб вирішити, які (якщо такі є) з останніх п’яти змінних вважати змінними-провісниками в регресійному прогнозі доходу від продажів. Щоб почати цю роботу, обчисліть кожен з коефіцієнтів кореляції.