İçindekiler:
Video: Excel'de Satış Tahmini Yapma (Mevsimselliği Dikkate Alarak) 2025
Satış tahminlerini almanın en basit yolu, bir taban çizgisini bir tablo yapılandırmasında bir Excel çalışma sayfasına yerleştirmek ve daha sonra sizin için bir tahmin oluşturmak üzere Veri Analizi eklentisini çağırın. Bu eklenti Microsoft Office ile birlikte gönderilir.
Eklenti ve araçları iyi haber ve kötü haber - aslında daha kötü, daha iyidir. Excel 1995'ten beri esas olarak değişmedi, şu an kod, eski tuhaf Excel 4 0 yerine Visual Basic kullanılarak yazılmıştır. 0 makro dili. Tuhaf olabilir, çünkü onu kullanmaya karar verirseniz göreceksiniz. Onun tuhaflıklarına rağmen, size biraz zaman kazandırabilir. Herşeyi kendiniz yapmayı öğrenmek için makul bir sıçrama tahtası görevi görebilir. Ve kendi tahminlerinizi çektiğinizde kaçınılmaz olarak ortaya çıkan hataları size bırakabilir.
Eklentinin 19 farklı sayısal ve istatistiksel analiz aracı vardır. Verilerinizi doğru şekilde düzenlerseniz, araçlarından birini verilerinize yönlendirebilir ve otokorelasyon analizleri, hareketli ortalama tahminler, üstel düzeltme tahminleri ve regresyon tahminleri de dahil olmak üzere oldukça kapsamlı ve genellikle doğru analiz elde edebilirsiniz. Senin için zor işi yapıyor ve hepsi önceden kodlanmış olduğundan, yanlış bir formül almak hakkında çok fazla endişelenmenize gerek yok.
Düzeltme verileri
Eğer tahmini oluşturmak için üstel yumuşatma kullanmaya karar verirseniz, ihtiyacınız olan tek şey tarihi satış gelirleri temelinizdir. Başlangıçtaki her gözlem aynı tür tahmini süreci içermelidir - çoğu zaman, gelir toplamları aylık olarak.
Satış sonuçlarınızdan başka bir değişkene ihtiyaç duymuyorsunuz, çünkü düzeltme işlemini kullanarak bir sonraki dönemi tahmin etmek için bir dönem sonucunu kullanacaksınız - bunun nedeni, Veri Analizi eklentisinin Korelasyon aracını kullanarak Tahmin yapmadan önce başlangıçtaki otokorelasyon miktarı. Önemli otokorelasyon, sizi tahmin yöntemi olarak Üstel Düzleştirme aracını kullanmaya doğru yönlendirme eğiliminde olacaktır - ve tahmininizi geliştirmede hangi sönümleme faktörünü (veya eşdeğer olarak hangi düzgünleştirme sabitini) kullanacağınızı belirlemenize yardımcı olacaktır.
Regresyon: Her şey ilişkilerle ilgilidir
Sattığınız satış gelirleri veya birimlerine ek olarak bazı değişkenleriniz varsa ve bunun satış sonuçlarıyla kuvvetli bir şekilde ilişkili olduğundan şüpheleniyorsanız, daha yakından incelemelisiniz. ilişkiye bak.
Elinizi, yıl ve ay, diyelim ki, ödediğiniz birim fiyatı ve sattığınız birimlerin sayısını gösteren tarihsel veriler üzerine koyabileceğinizi varsayalım. Gelecek ay satacağınız birim sayısını tahmin etmek istiyorsanız, Veri Analizi eklentisinin Regresyon aracı görevinizi kolaylaştırabilir.
(Şekilde, regresyon aracı, fiyat ve hacim arasındaki ilişkiyi ölçmek daha kolay hale getirmek için onu oluşturduğundan, grafiğin görünüşü değiştirilmiştir.)
Birim fiyat ve satılan birimler dahil olmak üzere bu taban çizgisi ile, faiziniz gelirlere odaklanmaz. Her şeyden önce, birim fiyatın ne kadar yüksek olursa satış birimleri o kadar az olur ve bu, üç aylık gelirdeki değişimi en aza indirgeme eğilimi gösterecektir. Bunun yerine, bu analiz üretim için konuşuyor. Birim fiyatınızı önümüzdeki çeyrekte nasıl belirleyeceğinizi biliyorsanız, önümüzdeki çeyrekte satacağınız birimlerin sayısını tahmin etmek için Regresyon aracını kullanabilirsiniz. Bu tahmin, Üretim departmanına kaynaklarını nasıl tahsis edeceklerini de bildirebilir.
Bu arada, Excel, katı çizgiyi eğilim çizgisi olarak gösteriyor. Gösterildiği gibi sol üstten sağa doğru bir eğilim çizgisi gördüğünüzde, iki değişken arasındaki korelasyonun negatif olduğunu (ve bu durumda birim fiyat ile satılan birim arasındaki korelasyon -0. 57) biliyorsunuzdur. Negatif bir korelasyon, değişkenlerden birinin seviyesinin yükseldikçe, diğer değişkenin karşılık gelen değerinin daha düşük olduğu anlamına gelir. Eğilim çizgisi sol alttan sağa doğru giderse korelasyonun pozitif olduğunu bilirsiniz. Pozitif bir korelasyon, bir değişkendeki düşük değerlerin diğerinde düşük değerlerle ilişkili olduğu ve bir değişkende daha yüksek değerlerin diğerinde daha yüksek değerlerle ilişkili olduğu anlamına gelir.
