如何分析銷售數據(經典)-文庫吧在線文庫
【正文】 0% 2 1 1 50%地區(qū)單款進銷售存報表周銷售額對比秋二各地消化分析THANK? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。進而采取行動解決實際問題推斷性分析如： …………回歸分析的基本步驟如下： 第一步：判斷變量之間是否存在有相關關系 第二步：確定因變量與自變量 第三步：建立回歸預測模型 第四步：對回歸預測模型進行評價 第五步：利用回歸模型進行預測，分析評價預測值價格 銷 量 銷額1198 4364 1298 2332 1398 3552 1498 1853 1598 2821 1698 1349 1798 1280 1898 1097 以下是秋裝價格、銷量與銷額之間的關系，我們可以以價格、銷量為自變量，銷額為因變量來進行回歸分析從上面的關系中，我們通過回歸分析，得到以下結論：通過回歸分析，因此，我們得到模型為：Y=*X1+*X2其中 Y為銷額， X1為銷量、 X2為價格價格 銷 量 實際銷額 預測1398 3552 4959796 4677031 1498 1853 2775594 2523522 1598 2821 4506361 3767553 1698 1349 2290602 1903224 1798 1280 2299643 1826201 1898 1097 2082106 1603952 1998 1174 1712922 2298 910 1409242 2368 80 359504 模型建立后，我們就運用它來進行在不同銷量上銷額的預測通過預測，我們發(fā)現此回歸模型具有一定的準確性在相應的價格和銷量下預測的銷售額推斷性分析時間序列預測法是一種定量分析方法，它是在時間序列變量分析的基礎上，運用一定的數學方法建立預測模型，使時間趨勢向外延伸，從而預測未來市場的發(fā)展變化趨勢，確定變量預測值。根據數據的分組我們還可以根據研究的需要做各種各樣的圖表在這里，向大家推薦一個數據分組的經驗公式：組數 =K=1+LgN/Lg10組距 =（最大值 最小值） /K數據分組和頻數分析（ frequency）如： ………銷售區(qū)間 2023年 10月目標數量 (家 ) 占比 實際數量 (家 ) 占比~ 13 25% 17 33%~ 4 8% 7 13%~ 8 15% 2 4%25~ 7 13% 6 12%~25 10 19% 7 13%~ 5 10% 10 19%~ 5 10% 3 6%合計 52 100% 52 100%頻數分析案例 :10月銷售區(qū)間關系描述性分析均值是全部數據的平均。在回歸預測分析中，預測對象稱為因變量，相關的分析對象稱為自變量。實際數據的時間序列能夠展示研究對象在一定時期內的發(fā)展變化趨勢與規(guī)律，因而可以從時間序列中找出變量變化的特征、趨勢以及發(fā)展規(guī)律，從而對變量的未來變化進行有效地預測。 一月 21一月 2119:20:0519:20:05January 27, 2023? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 一月 2119:20:0519:20Jan2127Jan21? 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 一月 21一月 21Wednesday, January 27, 2023? 閱
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