Інструмент регресії в надбудові для аналізу даних Excel

Термін регресія звучить не так погано, як експоненціальне згладжування, але він складніший, принаймні з точки зору математики. І тому інструмент «Регресія» в надбудові «Аналіз даних» є зручним. Надбудова бере на себе відповідальність за математику, як і з ковзними середніми та експоненційним згладжуванням.

Щоб отримати точні результати, вам все одно потрібно надати хорошу базу для інструментів у надбудові Data Analysis.

Ось короткий огляд прогнозування з регресією.

Ідея регресії полягає в тому, що одна змінна має зв’язок з іншою. Наприклад, у дитинстві ваш зріст має тенденцію до вашого віку. Тож якщо ви хочете спрогнозувати, скільки ви будете зростати наступного року — принаймні, поки ви не перестанете рости — ви можете перевірити, скільки вам буде років наступного року.

Звісно, ​​люди різні. Коли їм виповнюється 15 років, деякі люди мають зріст 5 футів, інші – 6 футів. Проте в середньому ви можете з певною впевненістю передбачити, який високий буде хтось у віці 15 років. (І майже напевно можна передбачити, що новонароджене малюк буде зростати менше 2 футів).

Те ж саме стосується прогнозування продажів. Припустимо, що ваша компанія продає споживчі товари. Гарна ставка: чим більше реклами ви робите, тим більше ви продасте. Принаймні варто перевірити, чи існує зв’язок між розміром вашого рекламного бюджету та розміром вашого доходу від продажів. Якщо ви виявите, що є надійні стосунки — і якщо ви знаєте, скільки ваша компанія готова витратити на рекламу — ви можете спрогнозувати свої продажі.

Або припустимо, що ваша компанія продає спеціальний продукт, наприклад протипожежні двері. ( Протипожежні двері – це двері , які мають бути стійкими до вогню протягом певного періоду часу, а їх багато в офісних будівлях.) На відміну від споживчих товарів, щось на кшталт протипожежних дверей не повинно бути особливо закритим. -колір полиці або аромат свіжіший за свіжий. Якщо ви купуєте протипожежні двері, ви хочете отримати ті, які відповідають специфікаціям і є найдешевшими.

Отже, якщо ви продаєте протипожежні двері, якщо ваш продукт відповідає специфікаціям, вам варто поглянути на співвідношення між ціною протипожежних дверей і кількістю проданих. Потім ви зверніться до свого відділу маркетингу, щоб дізнатися, скільки вони хочуть, щоб ви платили за двері, і ви можете зробити свій прогноз відповідно.

Справа в тому, що найчастіше ви можете знайти надійний зв’язок між однією змінною (рекламні долари або ціна за одиницю) та іншою (зазвичай, доходом від продажів або проданими одиницями).

Ви використовуєте інструменти Excel для кількісної оцінки цього зв’язку. У разі прогнозів регресії ви надаєте Excel кілька базових показників:

• Історичні витрати на рекламу та історичні доходи від продажів
• Наприклад, скільки ви заплатили за протипожежні двері та скільки дверей ви продали

Якщо ви дасте Excel хороші базові показники, він повернеться до вас із формулою.

• Excel надасть вам число, яке помножить на суму, яку ви очікуєте витратити на рекламу, і в результаті ви отримаєте очікуваний дохід від продажів.
• Або, наприклад, Excel надасть вам число, помножене на вартість одиниці дверей, і в результаті вийде кількість дверей, яку ви можете продати.

Це просто трохи складніше. Excel також дає вам число, яке називається константою, яке потрібно додати до результату множення. Але ви можете змусити Excel зробити це за вас.