Podjetja, ki lahko natančno napovedujejo prodajo, lahko uspešno prilagodijo prihodnje ravni proizvodnje, dodeljevanje sredstev in tržne strategije, da se ujemajo s stopnjo pričakovane prodaje. Ti ukrepi pomagajo optimizirati poslovanje in povečati dobiček. Regresijski model napoveduje vrednost odvisne spremenljivke - v tem primeru prodaje - na podlagi neodvisne spremenljivke. Excelova preglednica lahko enostavno rokuje s to vrsto enačbe.
Zbiranje podatkov
Odločite se za neodvisno spremenljivko. Recimo, da vaše podjetje proizvaja izdelek s prodajo, ki je tesno povezana s spremembami v ceni nafte. Vaša izkušnja je, da prodaja raste, ko se cena nafte dvigne. Če želite nastaviti regresijo, ustvarite stolpec preglednice za vašo letno prodajo v nekaj prejšnjih letih. Ustvarite drugi stolpec, ki prikazuje odstotno spremembo povprečne cene nafte v enem letu v vsaki prodajni leti. Če želite nadaljevati, boste potrebovali orodje za analizo programa Excel, ki ga lahko brezplačno naložite, tako da v meniju »Možnosti« izberete »Dodatki«.
Vodenje regresije
Izberite "Regresija" iz postavke "Analiza podatkov" v meniju "Podatki". Označite obseg neodvisne spremenljivke kot osi X in odvisno spremenljivko kot os Y. Podajte obseg celic za izhod in označite polja za ostanke. Ko pritisnete »OK«, bo Excel izračunal linearno regresijo in prikazal rezultate v vašem izhodnem območju. Regresija predstavlja ravno črto z naklonom, ki najbolj ustreza podatkom. Excel prikaže več statističnih podatkov, ki vam pomagajo razlagati moč korelacije med dvema spremenljivkama.
Razlaga rezultatov
Statistika R-kvadratov kaže, kako dobro neodvisna spremenljivka napoveduje prodajo. V tem primeru je R-kvadrat nafte v primerjavi s prodajo 89,9%, kar je odstotek prodaje izdelkov pojasnjen z odstotno spremembo cene nafte. Vsaka številka nad 85 označuje močno razmerje. Presek Y, v tem primeru 380.000, prikazuje količino izdelka, ki bi ga prodali, če bi cena nafte ostala nespremenjena. Korelacijski koeficient, v tem primeru 15.000, kaže, da bi 1-odstotno povečanje cene nafte povzročilo povečanje prodaje za 15.000 enot.
Uporaba rezultatov
Vrednost linearne regresije je odvisna od tega, kako dobro lahko napovedate neodvisno spremenljivko. Na primer, analitikom naftne industrije lahko plačate za zasebno napoved, ki predvideva 6-odstotno povišanje cene nafte v naslednjem letu. Pomnožite korelacijski koeficient s 6 in dodajte rezultat - 90.000 - vašemu presežku Y-odseka 380.000. Odgovor, 470.000, je število enot, ki bi jih verjetno prodali, če bi cena nafte narasla za 6 odstotkov. To napoved lahko uporabite za pripravo produkcijskega načrta za naslednje leto. Lahko tudi zaženete regresijo z uporabo različnih gibanj cen nafte, da bi napovedali najboljši in najslabši izid. Seveda so to le napovedi in presenečenja so vedno mogoča. Po potrebi lahko izvajate tudi regresije z več neodvisnimi spremenljivkami.
