如何分析銷售數(shù)據(jù)培訓(xùn)課件(編輯修改稿)
2025-01-28 20:54 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 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(guān)關(guān)系 第二步：確定因變量與自變量 第三步：建立回歸預(yù)測模型 第四步：對回歸預(yù)測模型進行評價 第五步：利用回歸模型進行預(yù)測，分析評價預(yù)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(guān)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(guān)系中，我們通過回歸分析，得到以下結(jié)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(yù)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(yù)測通過預(yù)測，我們發(fā)現(xiàn)此回歸模型具有一定的準(zhǔn)確性在相應(yīng)的價格和銷量下預(yù)測的銷售額推斷性分析時間序列預(yù)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(chǔ)上，運用一定的數(shù)學(xué)方法建立預(yù)測模型，使時間趨勢向外延伸，從而預(yù)測未來市場的發(fā)展變化趨勢，確定變量預(yù)測值。時間序列預(yù)測法也叫歷史延伸法或外推法。時間序列預(yù)測法的基本特點是： 假定事物的過去趨勢會延伸到未來； 預(yù)測所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性； 撇開了市場發(fā)展之間的因果關(guān)系。時間序列分析（ time series analysis)推斷性分析時間序列是指同一變量按事件發(fā)生的先后順序排列起來的一組觀察值或記錄值。構(gòu)成時間序列的要素有兩個：其一是時間，其二是與時間相對應(yīng)的變量水平。實際數(shù)據(jù)的時間序列能夠展示研究對象在一定時期內(nèi)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(yù)測。時間序列分析（ time series analysis)推斷性分析時間序列分析（ time series analysis)長期趨勢季節(jié)變動循環(huán)變動不規(guī)則變動上面為 2023年 6月到 2023年 9月各月銷售額走勢，從中我們可以到明顯的周期波動趨勢時間序列分析的任務(wù)之一就是把影響時間序列波動的四個因素進行分析，從而出現(xiàn)出其原來的走勢，再對下個月的銷售進行預(yù)測，下圖是分離了四種影響因素的銷售走勢，其走勢比沒有提出季節(jié)波動要平穩(wěn)得多，我們就在此基礎(chǔ)上再用上面的回歸分析建立模型進行預(yù)測通過回歸分析我們建立模型為：Y=+*T，其中： T表示時間通過計算，預(yù)測到 10月、 11月的銷售額 191 19210月份的實際銷售為 2040，可見預(yù)測具有一定的準(zhǔn)確性！差異比較分析差異性分析核心：將性質(zhì)接近的數(shù)據(jù)盡可能放在一起做比較，不一致的數(shù)據(jù)分開。從而為我們執(zhí)行差異化的各項政策提供量化依據(jù)
公司管理相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1