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Le moyen le plus simple d'obtenir une prévision de ventes est de disposer votre ligne de base sur une feuille de calcul Excel dans une configuration de table. appelez le complément Data Analysis pour générer une prévision pour vous. Ce complément accompagne Microsoft Office.
L'add-in et ses outils sont de bonnes et de mauvaises nouvelles - en fait plus bonnes que mauvaises. Il n'a pas beaucoup changé depuis Excel 1995, sauf que maintenant le code est écrit en utilisant Visual Basic plutôt que l'ancien 4.10 langage macro bizarre. Cela peut être bizarre, comme vous le verrez si vous décidez de l'utiliser. Malgré ses bizarreries, cela peut vous faire gagner du temps. Cela peut servir de tremplin pour apprendre à tout faire vous-même. Et cela peut vous épargner les erreurs qui surviennent inévitablement lorsque vous lancez vos propres prévisions.
Le complément dispose de 19 outils d'analyse numérique et statistique différents. Si vous disposez vos données correctement, vous pouvez pointer un de ses outils sur vos données et obtenir une analyse assez complète et généralement correcte - incluant des analyses d'autocorrélation, des prévisions de moyenne mobile, des prévisions de lissage exponentiel et des prévisions de régression. Il fait le dur travail pour vous, et parce que tout est precoded, vous n'avez pas besoin de s'inquiéter autant, disons, d'avoir une mauvaise formule.
Lissage des données
Si vous décidez d'utiliser le lissage exponentiel pour créer votre prévision, il vous suffira de connaître votre chiffre d'affaires historique. Chaque observation dans la base de référence doit provenir du même type de période de prévision - le plus souvent, les totaux des revenus sur une base mensuelle.
Vous n'avez besoin d'aucune variable autre que vos résultats de ventes car, en utilisant le lissage, vous allez utiliser le résultat d'une période pour prévoir le suivant. C'est l'une des raisons pour lesquelles vous utiliserez l'outil Corrélation quantité d'autocorrélation dans la ligne de base avant de faire la prévision. Une autocorrélation substantielle aura tendance à vous conduire à utiliser l'outil de lissage exponentiel comme méthode de prévision - et elle vous aidera à déterminer quel facteur d'amortissement (ou, de manière équivalente, quelle constante de lissage) utiliser pour développer votre prévision.
Régression: tout est dans les relations
Si vous avez des variables disponibles en plus des ventes ou des unités vendues, et que vous pensez que cela est fortement lié aux résultats des ventes, vous devriez vous rapprocher regarde la relation.
Supposons que vous puissiez mettre la main sur des données historiques qui indiquent - par année et par mois, disons - le prix unitaire que vous avez facturé et le nombre d'unités que vous avez vendues. Si vous êtes intéressé par la prévision du nombre d'unités que vous vendez le mois prochain, l'outil Régression du complément d'analyse de données peut vous faciliter la tâche.
(Dans l'illustration, l'aspect du graphique a été modifié à mesure que l'outil Régression le crée pour faciliter l'évaluation de la relation entre le prix et le volume.)
Avec cette base, prix unitaire et unités vendues, votre intérêt ne se concentre pas sur les revenus. Après tout, il ressort clairement du graphique que plus le prix unitaire est élevé, moins il y a d'unités vendues - et cela tendra à minimiser la variation des revenus trimestriels. Au lieu de cela, cette analyse parle de production. Si vous savez comment vous établirez votre prix unitaire pour le prochain trimestre, vous pouvez utiliser l'outil Régression pour prévoir le nombre d'unités que vous vendez au prochain trimestre. Cette prévision pourrait bien informer votre département de production sur la façon d'allouer ses ressources.
En passant, Excel appelle la ligne continue une ligne de tendance. Lorsque vous voyez une ligne de tendance allant du coin supérieur gauche au coin inférieur droit, comme indiqué, vous savez que la corrélation entre les deux variables est négative (et dans ce cas, la corrélation entre prix unitaire et unités vendues est -0.57). Une corrélation négative signifie que plus le niveau de l'une des variables est élevé, plus la valeur correspondante de l'autre variable est faible. Si la courbe de tendance va du coin inférieur gauche au coin supérieur droit, vous savez que la corrélation est positive. Une corrélation positive signifie que les valeurs les plus faibles d'une variable sont associées à des valeurs plus basses de l'autre, et que les valeurs les plus élevées de l'une sont associées à des valeurs plus élevées de l'autre.
