In questi tempi complessi e incerti, prevedendo la prestazione commerciale è sempre più importante. Oggi, più che mai, i direttori a tutti i livelli hanno bisogno di fare predicÂ-tions intelligente di vendite future e tendenze di profitto come parte della loro strategia commerciale generale. Da vendite forecastÂ-ing sei mesi, un anno, o perfino tre anni giù la strada, i direttori possono anticipare necessità collegate come acquisti di dipendente, spazio di magazzino, e materia prima requireÂ-ments. Allo stesso modo, una previsione di profitto permette la pianificazione dell'espansione futura di un comÂ-pany.

La previsione commerciale è stata intorno a per molti anni, e i vari metodi sono stati sviluppati un po' più di successo che altri. Il metodo di previsione più comune è il “posto qualitativo dell'ansimare” d'approccio, in cui un direttore (o un gruppo di direttori) valuta tendenze future basate su esperienza e conoscenza del mercato. Questo metodo, comunque, soffre di una soggettività inerente e un centro a breve scadenza perché molti manÂ-agers tendono a estrapolare da esperienza recente e ignorare la tendenza a lungo termine. Altri metodi (come copertura di risultati passati) sono più oggettivi, ma generalmente utili per foreÂ-gettare solo alcuni mesi in anticipo.

In affari, sta diventando sempre più popolare per usare uno strumento statistico chiamato l'analyÂ-sorella di regresso per determinare il rapporto tra un fenomeno che dipende dall'altro. Ad esempio, le vendite d'auto potrebbero dipendere da tassi di interesse, e le unità vendute potrebbero dipendere dalla quantità spesa per fare annunci. Il fenomeno dipendente è chiamato la variabile dipendente o lo y-valore, e il fenomeno su cui dipende è chiamato la variabile indeÂ-sospesa o lo x-valore. (Pensino di un grafico o un grafo su cui l'indipendente variÂ-capace è tracciato lungo l'asse [x] orizzontale e la variabile dipendente è tracciata lungo l'asse [y] verticale. )

Dato queste variabili, possono fare due cose con analisi di regresso:

• Determinino il rapporto tra x-conosciuto e y-valori e usino i risultati di calcolare e immaginare la tendenza generale dei dati.
• Usino la tendenza esistente per prevedere nuovi y-valori.

Con dati lineari, la variabile dipendente è collegata alla variabile indipendente da alcun fattore costante. Ad esempio, potrebbero constatare che le vendite d'auto (la variabile dipendente) aumentano di un milione d'unità ogni volta che i tassi di interesse (la variabile indipendente) diminuiscono in 1 perÂ-centesimo. Allo stesso modo, potrebbero constatare che il reddito di divisione (la variabile dipendente) aumenta in 100,000$ per ogni 10,000$ che spendono per fare annunci (la variabile indipendente).

Fanno queste specie di determinazioni esaminando la tendenza che è alla base dei dati attuali che hanno per la variabile dipendente. In regresso lineare, analizzano la tendenza attuale calcolando la linea di migliori e adatti, o il trendline. Questo è una linea attraverso i punti di dati per cui le differenze tra i punti sopra e sotto la linea controbilanciano l'un l'altro (più o meno).

Il modo più facile di vedere la linea migliore e adatta è quello di usare un grafico. Annotino, comunque, che questo lavora solo se i Loro dati sono tracciati usando uno XY (lo spargimento) il grafico. Ad esempio, la cifra 1 mostra un workÂ-foglio con cifre di vendite trimestrali tracciate su un grafico di XY. Qui, le vendite trimestrali sono la variabile dipendente, e il periodo è la variabile indipendente. (In quest'esempio, la variabile indeÂ-sospesa è soltanto il tempo, rappresentato, in questo caso, da quarti fiscali. )

I passi seguenti Gli mostrano come aggiungere un trendline a un grafico:

1. Clicchino il grafico per sceglierlo.
2. Se più di una serie di dati è tracciata, clicchino la serie con cui vogliono lavorare.
3. Scelgano la Disposizione, Trendline, Trendline Lineare. Eccelgano inserisce il trendline.

La cifra 2 mostra trendline migliore e adatto aggiunto al grafico.

PRUDENZA

L'It†™s importante per non vedere i valori di trendline come in qualche modo provando a predire o valutare gli y-valori effettivi (le vendite).The trendline semplicemente Gli dà un quadro generale di come gli y-valori cambiano quando gli x-valori cambiano.

La cifra 1 Per vedere un trendline attraverso i Loro dati, prima si assicurino che i dati sono tracciati usando un grafico di XY.

La cifra 2 Il grafico di vendite trimestrale con trendline migliore e adatto ha aggiunto.

Etichette di Technorati: tramando meglio adatto, meglio corrispondano a trendline

Popolarità: Il 15% [?]

In questi tempi complessi e incerti, prevedendo la prestazione commerciale è sempre più importante. Oggi, più che mai, i direttori a tutti i livelli hanno bisogno di fare predicÂ-tions intelligente di vendite future e tendenze di profitto come parte della loro strategia commerciale generale. Da vendite forecastÂ-ing sei mesi, un anno, o perfino tre anni giù la strada, i direttori possono anticipare necessità collegate come acquisti di dipendente, spazio di magazzino, e materia prima requireÂ-ments. Allo stesso modo, una previsione di profitto permette la pianificazione dell'espansione futura di un comÂ-pany.

La previsione commerciale è stata intorno a per molti anni, e i vari metodi sono stati sviluppati un po' più di successo che altri. Il metodo di previsione più comune è il “posto qualitativo dell'ansimare” d'approccio, in cui un direttore (o un gruppo di direttori) valuta tendenze future basate su esperienza e conoscenza del mercato. Questo metodo, comunque, soffre di una soggettività inerente e un centro a breve scadenza perché molti manÂ-agers tendono a estrapolare da esperienza recente e ignorare la tendenza a lungo termine. Altri metodi (come copertura di risultati passati) sono più oggettivi, ma generalmente utili per foreÂ-gettare solo alcuni mesi in anticipo.

In affari, sta diventando sempre più popolare per usare uno strumento statistico chiamato l'analyÂ-sorella di regresso per determinare il rapporto tra un fenomeno che dipende dall'altro. Ad esempio, le vendite d'auto potrebbero dipendere da tassi di interesse, e le unità vendute potrebbero dipendere dalla quantità spesa per fare annunci. Il fenomeno dipendente è chiamato la variabile dipendente o lo y-valore, e il fenomeno su cui dipende è chiamato la variabile indeÂ-sospesa o lo x-valore. (Pensino di un grafico o un grafo su cui l'indipendente variÂ-capace è tracciato lungo l'asse [x] orizzontale e la variabile dipendente è tracciata lungo l'asse [y] verticale. )

Dato queste variabili, possono fare due cose con analisi di regresso:

• Determinino il rapporto tra x-conosciuto e y-valori e usino i risultati di calcolare e immaginare la tendenza generale dei dati.
• Usino la tendenza esistente per prevedere nuovi y-valori.

Con dati lineari, la variabile dipendente è collegata alla variabile indipendente da alcun fattore costante. Ad esempio, potrebbero constatare che le vendite d'auto (la variabile dipendente) aumentano di un milione d'unità ogni volta che i tassi di interesse (la variabile indipendente) diminuiscono in 1 perÂ-centesimo. Allo stesso modo, potrebbero constatare che il reddito di divisione (la variabile dipendente) aumenta in 100,000$ per ogni 10,000$ che spendono per fare annunci (la variabile indipendente).

Fanno queste specie di determinazioni esaminando la tendenza che è alla base dei dati attuali che hanno per la variabile dipendente. In regresso lineare, analizzano la tendenza attuale calcolando la linea di migliori e adatti, o il trendline. Questo è una linea attraverso i punti di dati per cui le differenze tra i punti sopra e sotto la linea controbilanciano l'un l'altro (più o meno).

Il modo più facile di vedere la linea migliore e adatta è quello di usare un grafico. Annotino, comunque, che questo lavora solo se i Loro dati sono tracciati usando uno XY (lo spargimento) il grafico. Ad esempio, la cifra 1 mostra un workÂ-foglio con cifre di vendite trimestrali tracciate su un grafico di XY. Qui, le vendite trimestrali sono la variabile dipendente, e il periodo è la variabile indipendente. (In quest'esempio, la variabile indeÂ-sospesa è soltanto il tempo, rappresentato, in questo caso, da quarti fiscali. )

I passi seguenti Gli mostrano come aggiungere un trendline a un grafico:

1. Clicchino il grafico per sceglierlo.
2. Se più di una serie di dati è tracciata, clicchino la serie con cui vogliono lavorare.
3. Scelgano la Disposizione, Trendline, Trendline Lineare. Eccelgano inserisce il trendline.

La cifra 2 mostra trendline migliore e adatto aggiunto al grafico.

PRUDENZA

L'It†™s importante per non vedere i valori di trendline come in qualche modo provando a predire o valutare gli y-valori effettivi (le vendite).The trendline semplicemente Gli dà un quadro generale di come gli y-valori cambiano quando gli x-valori cambiano.

La cifra 1 Per vedere un trendline attraverso i Loro dati, prima si assicurino che i dati sono tracciati usando un grafico di XY.

La cifra 2 Il grafico di vendite trimestrale con trendline migliore e adatto ha aggiunto.

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Popolarità: Il 15% [?]