Spoločnosti, ktoré dokážu presne predpovedať predaj, môžu úspešne upraviť budúce úrovne výroby, prideľovanie zdrojov a marketingové stratégie tak, aby zodpovedali úrovni predpokladaných predajov. Tieto akcie pomáhajú optimalizovať operácie a maximalizovať zisky. Regresný model predpovedá hodnotu závislej premennej - v tomto prípade predaja - na základe nezávislej premennej. Tabuľku programu Excel môžete ľahko zvládnuť tento typ rovnice.
Zbieranie dát
Rozhodnite sa o nezávislej premennej. Predpokladajme napríklad, že vaša spoločnosť vyrába produkt s predajom, ktorý úzko súvisí so zmenami ceny ropy. Vašou skúsenosťou je, že predaj vzrastie, keď cena ropy stúpne. Ak chcete nastaviť regresiu, vytvorte stĺpec tabuľky pre ročný predaj za niekoľko predchádzajúcich rokov. Vytvorte druhý stĺpec ukazujúci percentuálnu zmenu medziročnej priemernej ceny ropy v každom z predajných rokov. Ak chcete pokračovať, budete potrebovať aplikáciu Excel Analysis ToolPak, ktorú môžete bezplatne načítať výberom položky "Doplnky" v ponuke "Možnosti".
Spúšťanie regresie
V ponuke "Dáta" zvoľte položku "Regresie" z položky "Analýza údajov". Označte rozsah nezávislej premennej ako os X a závislú premennú ako os Y. Zadajte rozsah buniek pre výstup a označte polia pre zvyšky. Keď stlačíte tlačidlo "OK", program Excel vypočíta lineárnu regresiu a zobrazí výsledky vo vašom rozsahu výstupu. Regresia predstavuje priamku so sklonom, ktorý najlepšie zodpovedá údajom. Program Excel zobrazuje niekoľko štatistík, ktoré vám pomôžu interpretovať silu korelácie medzi týmito dvoma premennými.
Interpretácia výsledkov
R-štvorcová štatistika ukazuje, ako dobre nezávislá premenná predpovedá predaj. V tomto príklade je R-štvorcový ropy oproti tržbám 89,9, čo je percento predaja produktov vysvetlené percentuálnou zmenou ceny ropy. Akékoľvek číslo nad 85 znamená silný vzťah. Y-zachytenie, v tomto príklade 380 000, ukazuje množstvo produktu, ktorý by ste predávali, ak by cena ropy zostala nezmenená. Korelačný koeficient, v tomto prípade 15 000, naznačuje, že zvýšenie cien ropy o jeden percentuálny podiel zvýši predaj o 15 000 kusov.
Použitie výsledkov
Hodnota lineárnej regresie závisí od toho, ako dobre môžete predpovedať nezávislú premennú. Môžete napríklad zaplatiť analytikov ropného priemyslu za súkromnú prognózu, ktorá predpovedá 6-percentný nárast cien ropy v nasledujúcom roku. Vynásobte koeficient korelácie 6 a pridajte výsledok - 90 000 - k vášmu Y-zachytenému množstvu 380 000. Odpoveď, 470 000, je počet jednotiek, ktoré by ste pravdepodobne predávali, ak by cena ropy vzrástla o 6 percent. Túto predpoveď môžete použiť na prípravu výrobného plánu pre nadchádzajúci rok. Môžete tiež spustiť regresiu s použitím rôznych pohybov cien ropy, aby ste predpovedali najlepší a najhorší výsledok. Samozrejme, sú to len predpovede a prekvapenia sú vždy možné. Môžete tiež spustiť regresie s viacerými nezávislými premennými, ak je to vhodné.
