Encontrar relações nos dados de previsão de vendas
Quando você faz uma previsão quantitativa
(Uma previsão que utiliza uma linha de base numérica em vez de algo como opiniões de especialistas), você está sempre à procura de relacionamentos. Suponha que você está pensando em usar regressão para prever. Você pode começar suas mãos em várias variáveis de previsão possíveis, qualquer um (ou qualquer combinação) dos quais pode dar-lhe seu melhor previsão.Video: Grings Correlação e Regressão linear aula 22
Na arena de vendas, isso significa olhar para as relações entre vendas e algumas outras variáveis como o tamanho da força de vendas, período de tempo, ou preço unitário. (As opiniões dos especialistas, desde que eles vêm de um verdadeiro especialista, são valiosos, também -. Mesmo se você usá-los apenas para fornecer um contexto para a sua previsão quantitativa)
A relação entre a receita de vendas por um período de tempo e um período de tempo antes é também frequentemente de interesse. Isto é chamado de autocorrelação e é conceptualmente para perto autoregression. Calcular uma autocorrelação pode ajudá-lo a tomar muitas decisões, incluindo o seguinte:
- Qual método de previsão de usar
- Se você estaria enganado por uma previsão de média móvel
- Como estruturar uma previsão exponencial de suavização
- Se a retirada da tendência uma linha de base
Especialmente se você tem um número considerável de possíveis variáveis de previsão, o cálculo das relações de um por um pode ser uma dor real. Para isso, você vai querer usar o add-in de análise de dados.
Uma das ferramentas que você vai encontrar na análise dos dados add-in é a ferramenta de correlação. Se você configurar sua linha de base como uma tabela do Excel, a ferramenta Correlação leva a maioria da agonia fora do cálculo várias correlações.
Os seguintes figura mostra:
Video: Etapas de um Modelo de Previsão
- As receitas de vendas (a variável que deseja previsão)
- Período de tempo
- Preço unitário
- Tamanho da força de vendas
- investimento em publicidade
- Total de estimativas de receitas gerentes de vendas
Seu objetivo é decidir quais (se houver) dos últimos cinco variáveis a considerar como variáveis preditoras em uma previsão de regressão da receita de vendas. Para começar esse trabalho, calcular cada um dos coeficientes de correlação.