Як налаштувати прогноз продажів у Excel

Найпростіший спосіб отримати прогноз продажів — розмістити базову лінію на робочому аркуші Excel у конфігурації таблиці, а потім викликати надбудову «Аналіз даних», щоб створити для вас прогноз. Ця надбудова супроводжує Microsoft Office.

Надбудова та її інструменти — це хороші та погані новини — насправді більше хороші, ніж погані. Він суттєво не змінився з Excel 1995, за винятком того, що тепер код пишеться за допомогою Visual Basic, а не старої дивної мови макросів Excel 4.0. Це може бути дивним, як ви побачите, якщо вирішите його використовувати. Незважаючи на свої примхи, це може заощадити вам час. Це може стати досить хорошим плацдармом для того, щоб навчитися робити все самостійно. І це може позбавити вас від помилок, які неминуче трапляються, коли ви згортаєте власні прогнози.

Надбудова має 19 різних інструментів числового та статистичного аналізу. Якщо ви правильно розмістили свої дані, ви можете навести один із його інструментів на свої дані та отримати досить повний і зазвичай правильний аналіз, включаючи автокореляційний аналіз, прогнози ковзного середнього, прогнози з експоненційним згладжуванням і прогнози регресії. Він виконує важку роботу за вас, і оскільки все це попередньо закодовано, вам не потрібно так сильно турбуватися про те, скажімо, помилку формули.

Згладжування даних

Якщо ви вирішите використовувати експоненційне згладжування для створення свого прогнозу, вам знадобиться лише базовий рівень історичних доходів від продажів. Кожне спостереження в базовій лінії має бути з одного і того ж періоду прогнозу — як часто ні, загальний дохід на місячній основі.

Вам не потрібна змінна, окрім результатів продажів, тому що, використовуючи згладжування, ви збираєтеся використовувати результат одного періоду для прогнозування наступного — це одна з причин, чому ви будете використовувати інструмент кореляції надбудови «Аналіз даних» для визначення величини автокореляції. у базовій лінії перед виконанням прогнозу. Значна автокореляція, як правило, підштовхне вас до використання інструменту експоненціального згладжування як методу прогнозування — і це допоможе вам визначити, який коефіцієнт демпфування (або, що еквівалентно, яку константу згладжування) використовувати для розробки вашого прогнозу.

Регресія: це все про стосунки

Якщо у вас є якась змінна на додаток до доходів від продажів або проданих одиниць, і ви підозрюєте, що вона тісно пов’язана з результатами продажів, вам слід уважніше розглянути взаємозв’язок.

Припустимо, ви можете отримати історичні дані, які показують — скажімо, за рік і місяць — ціну за одиницю, яку ви стягували, і кількість проданих одиниць. Якщо ви зацікавлені в прогнозуванні кількості одиниць, які ви продасте наступного місяця, інструмент регресії надбудови аналізу даних може полегшити вам завдання.

Діаграма дає вам наочне уявлення про те, що відбувається між двома змінними: ціною за одиницю та проданими одиницями.

(На малюнку зовнішній вигляд діаграми було змінено, оскільки інструмент регресії створює його, щоб полегшити оцінку співвідношення між ціною та обсягом.)

З цим базовим показником, включаючи ціну за одиницю та продані одиниці, ваші інтереси не зосереджуються на доходах. Зрештою, з діаграми досить ясно, що чим вища ціна одиниці, тим менше одиниць продано — і це, як правило, мінімізує різницю в квартальному доході. Натомість цей аналіз говорить про виробництво. Якщо ви знаєте, як установити ціну одиниці на наступний квартал, ви можете скористатися інструментом регресії, щоб спрогнозувати кількість одиниць, які ви продасте в наступному кварталі. Цей прогноз може інформувати ваш виробничий відділ про те, як розподілити свої ресурси.

До речі, Excel визначає суцільну лінію, показану лінією тренда. Коли ви бачите, що лінія тренда проходить від верхнього лівого до нижнього правого, як показано, ви знаєте, що кореляція між двома змінними є негативною (і в цьому випадку кореляція між ціною за одиницю та проданими одиницями становить –0,57). Від’ємна кореляція означає, що чим вище рівень однієї зі змінних, тим нижче відповідне значення іншої змінної. Якщо лінія тренду проходить від нижнього лівого до верхнього правого, ви знаєте, що кореляція позитивна. Позитивна кореляція означає, що нижчі значення однієї змінної пов’язані з нижчими значеннями іншої, а вищі значення однієї змінної пов’язані з вищими значеннями іншої.