À ces temps complexes et incertains, en prévoyant la performance d'affaires est de plus en plus important. Aujourd'hui, plus que jamais, les directeurs à tous les niveaux ont besoin de faire predicÂ-tions intelligent de ventes futures et de tendances de profit dans le cadre de leur stratégie d'affaires totale. Par les ventes forecastÂ-ing six mois, une année, ou même trois ans en bas la route, les directeurs peuvent prévoir des besoins rattachés tels que les acquisitions d'employé, l'espace de magasinage et la matière première requireÂ-ments. Pareillement, des pronostics de profit permettent la planification de l'expansion future d'un comÂ-pany.

Les prévisions d'affaires ont été autour de pendant plusieurs années et les méthodes différentes ont été développées certains plus réussies que d'autres. La méthode de prévisions la plus commune est le “ siège qualitatif du pantalon ” l'approche, dans laquelle un directeur (ou un groupe de directeurs) estime des tendances futures basées sur l'expérience et la connaissance du marché. Cette méthode, cependant, souffre d'une subjectivité inhérente et d'un foyer à court terme parce que beaucoup de manÂ-agers ont tendance à extrapoler de l'expérience récente et ignorer la tendance à long terme. D'autres méthodes (telles que le fait de faire en moyenne des résultats passés) sont plus objectives, mais généralement utiles pour foreÂ-jeter seulement quelques mois à l'avance.

Dans les affaires, cela devient de plus en plus populaire pour utiliser un outil statistique appelé la régression analyÂ-sis pour déterminer le rapport entre un phénomène qui dépend d'un autre. Par exemple, les ventes automobiles pourraient dépendre des taux d'intérêt et les unités vendues pourraient dépendre de la quantité passée sur la publicité. On appelle le phénomène dépendant la variable dépendante ou l'y-valeur et on appelle le phénomène dont il dépend la variable indeÂ-suspendue ou la x-valeur. (Pensez à un graphique ou à un graphique sur lequel le candidat indépendant variÂ-capable est comploté le long de l'axe [x] horizontal et la variable dépendante est complotée le long de l'axe [y] vertical. )

Étant donné ces variables, vous pouvez faire deux choses avec l'analyse de régression :

• Déterminez le rapport entre x-connu et y-valeurs et utilisez les résultats de calculer et visualiser la tendance totale des données.
• Utilisez la tendance existante pour prévoir de nouvelles y-valeurs.

Avec les données linéaires, la variable dépendante est rattachée à la variable indépendante par un facteur constant. Par exemple, vous pourriez constater que les ventes automobiles (la variable dépendante) augmentent d'un million d'unités chaque fois que les taux d'intérêt (la variable indépendante) diminuent de 1 perÂ-cent. Pareillement, vous pourriez constater que le revenu de division (la variable dépendante) augmente de 100,000 $ pour tous 10,000 $ que vous passez sur la publicité (la variable indépendante).

Vous faites ces sortes de déterminations en examinant la tendance sous-tendant les données actuelles que vous avez pour la variable dépendante. Dans la régression linéaire, vous analysez la tendance actuelle en calculant la ligne de la meilleure crise, ou le trendline. C'est une ligne par les points de données pour lesquels les différences entre les points au-dessus et s'annulent sous la ligne (plus ou moins).

La façon la plus facile de voir la ligne meilleure et en forme est d'utiliser un graphique. Notez, cependant, que cela travaille seulement si vos données sont complotées en utilisant un XY (l'éparpillement) le graphique. Par exemple, la figure 1 montre un workÂ-drap avec les chiffres des ventes trimestriels complotés sur un graphique de XY. Ici, les ventes trimestrielles sont la variable dépendante et la période est la variable indépendante. (Dans cet exemple, la variable indeÂ-suspendue est juste le temps, représenté, dans ce cas-là, par les quarts fiscaux. )

Les pas suivants vous montrent comment ajouter un trendline à un graphique :

1. Cliquez le graphique pour le choisir.
2. Si plus qu'une série de données est complotée, cliquez la série avec laquelle vous voulez travailler.
3. Choisissez la disposition, Trendline, Trendline linéaire. Excellez insère le trendline.

La figure 2 montre la meilleure crise trendline ajouté au graphique.

PRUDENCE

L'It†™s important pour ne pas voir les valeurs de trendline comme essayant d'une façon ou d'une autre de prédire ou estimer les y-valeurs réelles (les ventes).The trendline vous donne simplement une image globale de comment les y-valeurs changent quand les x-valeurs changent.

La figure 1 pour voir un trendline par vos données, assurez-vous d'abord que les données sont complotées en utilisant un graphique de XY.

La figure 2 le graphique des ventes trimestriel avec la meilleure crise trendline ajouté.

Étiquettes de Technorati : les complots correspondent le mieux, correspondent le mieux à trendline

Popularité : 15 % [?]

À ces temps complexes et incertains, en prévoyant la performance d'affaires est de plus en plus important. Aujourd'hui, plus que jamais, les directeurs à tous les niveaux ont besoin de faire predicÂ-tions intelligent de ventes futures et de tendances de profit dans le cadre de leur stratégie d'affaires totale. Par les ventes forecastÂ-ing six mois, une année, ou même trois ans en bas la route, les directeurs peuvent prévoir des besoins rattachés tels que les acquisitions d'employé, l'espace de magasinage et la matière première requireÂ-ments. Pareillement, des pronostics de profit permettent la planification de l'expansion future d'un comÂ-pany.

Les prévisions d'affaires ont été autour de pendant plusieurs années et les méthodes différentes ont été développées certains plus réussies que d'autres. La méthode de prévisions la plus commune est le “ siège qualitatif du pantalon ” l'approche, dans laquelle un directeur (ou un groupe de directeurs) estime des tendances futures basées sur l'expérience et la connaissance du marché. Cette méthode, cependant, souffre d'une subjectivité inhérente et d'un foyer à court terme parce que beaucoup de manÂ-agers ont tendance à extrapoler de l'expérience récente et ignorer la tendance à long terme. D'autres méthodes (telles que le fait de faire en moyenne des résultats passés) sont plus objectives, mais généralement utiles pour foreÂ-jeter seulement quelques mois à l'avance.

Dans les affaires, cela devient de plus en plus populaire pour utiliser un outil statistique appelé la régression analyÂ-sis pour déterminer le rapport entre un phénomène qui dépend d'un autre. Par exemple, les ventes automobiles pourraient dépendre des taux d'intérêt et les unités vendues pourraient dépendre de la quantité passée sur la publicité. On appelle le phénomène dépendant la variable dépendante ou l'y-valeur et on appelle le phénomène dont il dépend la variable indeÂ-suspendue ou la x-valeur. (Pensez à un graphique ou à un graphique sur lequel le candidat indépendant variÂ-capable est comploté le long de l'axe [x] horizontal et la variable dépendante est complotée le long de l'axe [y] vertical. )

Étant donné ces variables, vous pouvez faire deux choses avec l'analyse de régression :

• Déterminez le rapport entre x-connu et y-valeurs et utilisez les résultats de calculer et visualiser la tendance totale des données.
• Utilisez la tendance existante pour prévoir de nouvelles y-valeurs.

Avec les données linéaires, la variable dépendante est rattachée à la variable indépendante par un facteur constant. Par exemple, vous pourriez constater que les ventes automobiles (la variable dépendante) augmentent d'un million d'unités chaque fois que les taux d'intérêt (la variable indépendante) diminuent de 1 perÂ-cent. Pareillement, vous pourriez constater que le revenu de division (la variable dépendante) augmente de 100,000 $ pour tous 10,000 $ que vous passez sur la publicité (la variable indépendante).

Vous faites ces sortes de déterminations en examinant la tendance sous-tendant les données actuelles que vous avez pour la variable dépendante. Dans la régression linéaire, vous analysez la tendance actuelle en calculant la ligne de la meilleure crise, ou le trendline. C'est une ligne par les points de données pour lesquels les différences entre les points au-dessus et s'annulent sous la ligne (plus ou moins).

La façon la plus facile de voir la ligne meilleure et en forme est d'utiliser un graphique. Notez, cependant, que cela travaille seulement si vos données sont complotées en utilisant un XY (l'éparpillement) le graphique. Par exemple, la figure 1 montre un workÂ-drap avec les chiffres des ventes trimestriels complotés sur un graphique de XY. Ici, les ventes trimestrielles sont la variable dépendante et la période est la variable indépendante. (Dans cet exemple, la variable indeÂ-suspendue est juste le temps, représenté, dans ce cas-là, par les quarts fiscaux. )

Les pas suivants vous montrent comment ajouter un trendline à un graphique :

1. Cliquez le graphique pour le choisir.
2. Si plus qu'une série de données est complotée, cliquez la série avec laquelle vous voulez travailler.
3. Choisissez la disposition, Trendline, Trendline linéaire. Excellez insère le trendline.

La figure 2 montre la meilleure crise trendline ajouté au graphique.

PRUDENCE

L'It†™s important pour ne pas voir les valeurs de trendline comme essayant d'une façon ou d'une autre de prédire ou estimer les y-valeurs réelles (les ventes).The trendline vous donne simplement une image globale de comment les y-valeurs changent quand les x-valeurs changent.

La figure 1 pour voir un trendline par vos données, assurez-vous d'abord que les données sont complotées en utilisant un graphique de XY.

La figure 2 le graphique des ventes trimestriel avec la meilleure crise trendline ajouté.

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