Die Analyse-Funktionen in Excel Umsatzprognosen findet heraus, was mit Ihren Daten los ist ohne Ihre Formeln eingeben zu müssen. Excel Analyse-Funktionen hat drei nützliche Werkzeuge für die direkte Prognose - Moving Average, exponentielle Glättung und Regression - zusammen mit anderen, die helfen können. Hier ist eine Liste von einigen Tools, die Teil der Analyse-Funktionen sind:
| Werkzeug | Was es macht |
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| ANOVA | Es gibt tatsächlich drei verschiedene ANOVA-Tools. Keine isspecifically nützlich für die Prognose, aber jedes der Werkzeuge können helpyou den Datensatz zu verstehen, dass Ihre Prognose zugrunde liegt. Die ANOVAtools helfen Ihnen zwischen Proben unterscheiden - zum Beispiel dopeople, die leben in Tennessee wie eine bestimmte Marke von Auto better diejenigen, die in Vermont leben? |
| Korrelation | Dieses Tool ist ein wichtiges Thema, unabhängig von der Methode, die Sie Ihre Prognose tun useto. Wenn Sie mehr als eine Variable haben, ist es Cantell Sie, wie stark die beiden Variablen beziehen (plus oder minus1.0 ist stark, 0.0 bedeutet keine Beziehung). Wenn Sie nur onevariable haben, kann es Ihnen sagen, wie stark eine Zeitperiode relatedto eine andere. |
| Beschreibende Statistik | Verwenden Sie die deskriptive Statistik-Tool einen Griff auf thingslike dem Durchschnitt und die Standardabweichung von Ihrer data.Understanding bekommen diese grundlegenden Statistiken ist wichtig, damit Sie mit Ihren Prognosen knowwhat vor sich geht. |
| Exponentielle Glättung | Ich hasse den Namen dieser Werkzeug - es ominöse andintimidating klingt, das ist das Werkzeug nicht. Wenn Sie nur onevariable - etwas wie Umsatz oder Einheit Sales- Sie zu einem vorherigen Istwert suchen die nächste (vielleicht den vorherigen Monat oder den gleichen Monat im Vorjahr) .Alle dieses Tool zur Vorhersage macht, ist die Anpassung nächste Prognose der errorin der vorherigen Prognose verwendet. |
| Gleitender Durchschnitt | Ein gleitender Durchschnitt zeigt den Durchschnitt der Ergebnisse über die Zeit. Thefirst könnte man den Durchschnitt für Januar, Februar sein und März-die zweite wäre dann der Durchschnitt für Februar, März, andApril- und so weiter. Diese Methode der Prognose eher auf das zu konzentrieren,Signal (Was los ist wirklich in der Baseline-on) und tominimize die Lärm (Zufällige Schwankungen in thebaseline). |
| Regression | Regression ist eng mit Korrelation. Verwenden Sie dieses Tool toforecast eine Variable (wie Umsatz) von einem anderen (wie Datum oradvertising). Es gibt Ihnen ein paar Zahlen in anequation zu bedienen, wie Umsatz = 50000 + (10 * Datum). |
Excel Sales Forecasting-Funktionen
Geben Sie diese Umsatzprognosen Funktionen in Excel eine gute Basis, und Sie können einen Griff auf zukünftige Verkäufe Geschäft. Einige Excel-Vorhersage-Funktionen und deren Aktionen erscheinen in der folgenden Tabelle - bewahren Sie sie:
| Funktion | Was es macht |
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| CORREL | Das Arbeitsblatt Version der Analyse-Funktionen des Correlationtool. Der Unterschied besteht darin, dass CORREL neu berechnet, wenn die Eingangsdaten ändert, und die Korrelation Werkzeug nicht. Beispiel: = CORREL (A1: A50, B1: B50). Auch CORREL gibt Ihnen nur onecorrelation, aber die Korrelation Tool können Sie eine ganze matrixof Korrelationen geben. |
| RGP | Sie können diese Funktion anstelle des Werkzeugs Analysis ToolPak'sRegression verwenden. (Der Name der Funktion ist eine Abkürzung fürlineare Schätzung.) Für eine einfache Regression, eine Reihe oftwo Spalten und fünf Zeilen auswählen. Sie müssen diese function.Type Array eingeben, zum Beispiel = RGP (A1: A50, B1: B50, TRUE) und pressCtrl + Shift + Enter dann. |
| TREND | Diese Funktion ist praktisch, weil es Ihnen valuesdirectly Prognose gibt, während RGP gibt Ihnen eine Gleichung, die Sie müssen useto die Prognose zu bekommen. Verwenden Sie zum Beispiel = TREND (A1: A50, B1: B50, B51), wo Sie einen neuen Wert auf der Basis sind prognostiziert, was inB51 ist. |
| PROGNOSE | Die PROGNOSE Funktion ist ähnlich der Funktion TREND. Thesyntax ist ein wenig anders. Verwenden Sie zum Beispiel = PROGNOSE (B51, A1: A50, B1: B50), wo Sie eine neue VALUEON der Grundlage des Wertes in B51 sind prognostiziert. Auch PROGNOSE Griffe nur onepredictor, aber TREND können mehrere Prädiktoren behandeln. |
Die Funktion RGP in Excel Absatzprognose
Die RGP (oder lineare Schätzung) Funktion in Excel Umsatzprognosen verwendet Formeln eine Regressionsgleichung und damit einhergehenden Statistiken zu berechnen. Diese Grafik zeigt die Informationen die Excel-Funktion RGP Sie geben:
| Spalte 1 | Spalte 2 |
| Reihe 1 | Der Koeffizient multiplizieren Sie mal die X-Werte | Der Schnitt |
| Row 2 | Der Standardfehler des Koeffizienten | Der Standardfehler des Intercept |
| Reihe 3 | Der R-Quadrat-Wert oder Bestimmtheitsmaß. | Der Standardfehler der Schätzung |
| Zeile 4 | Das F-Verhältnis | Die Freiheitsgrade |
| Reihe 5 | Die Summe der Quadrate für die Regressions | Die Summe der Quadrate für die Rest |
Einrichten Ihrer Baseline in Excel Absatzprognose
Sie brauchen eine solide Basis (Geschichte), um für Ihre Excel-Vorhersage-Funktionen zur Verfügung zu stellen genau in Excel Umsatzprognosen zu arbeiten. Diese Grafik zeigt Ihnen einige Möglichkeiten, um Daten für die Basislinie zu arrangieren:
| Das Thema | Wie man mit dem Thema befassen |
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| Auftrag | Legen Sie Ihre historischen Daten in chronologischer Reihenfolge, früheste tolatest. |
| Zeit Abschnitte | Verwenden Sie Zeiträume etwa gleich lang: alle Wochen, allmonths, alle Viertel oder alle Jahre. |
| Gleiche Position in der Zeit | Wenn Sie Probenahme, dann aus dem gleichen Ort probieren. Nicht takeJanuary 1, 15 Februar, März 21. Verwenden Sie stattdessen zum 1. Januar February1, 1. März und so weiter. |
| Fehlende Daten | Fehlende Daten ist nicht erlaubt. Wenn Sie jeden Monat außer, sagen wir, Juni, herauszufinden, was der Juni-Verkäufe waren. Wenn Sie nicht können, thebest Schätzung möglich zu erhalten - oder Ihre Prognose withJuly starten. |