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正文內(nèi)容

如何分析銷售數(shù)據(jù)與報(bào)表(編輯修改稿)

2025-03-31 20:44 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 第五步:利用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè),分析評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值 價(jià)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(jià)格、銷量與銷額之間的關(guān)系,我們可以以價(jià)格、銷量為自變量,銷額 為因變量來(lái)進(jìn)行回歸分析 回歸分 析結(jié)論 972 99 .221 71 52 .8 .44 8 .6 5812 73 .81 875 .91 6 1. 000 16 .77 9 .0 0010 80 70 .68 3 .0 92 1. 539 .1 35截距銷量?jī)r(jià)格模型1系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)誤 B e ta t 檢驗(yàn)顯著性檢驗(yàn)從上面的關(guān)系中,我們通過(guò)回歸分析,得到以下結(jié)論: 通過(guò)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(jià)格 價(jià)格 銷量 實(shí)際銷額 預(yù)測(cè) 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(yùn)用它來(lái)進(jìn)行在不同銷量上銷額的預(yù)測(cè) 通過(guò)預(yù)測(cè),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(jià)格和銷量下預(yù)測(cè)的銷售額 推斷性分析 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法是一種定量分析方法,它是在時(shí)間序列變量分析的基礎(chǔ)上,運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法建立預(yù)測(cè)模型,使時(shí)間趨勢(shì)向外延伸,從而預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)的發(fā)展變化趨勢(shì),確定變量預(yù)測(cè)值。 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法也叫歷史延伸法或外推法。 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的基本特點(diǎn)是: 假定事物的過(guò)去趨勢(shì)會(huì)延伸到未來(lái); 預(yù)測(cè)所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性; 撇開了市場(chǎng)發(fā)展之間的因果關(guān)系。 時(shí)間序列分析( time series analysis) 推斷性分析 時(shí)間序列是指同一變量按事件發(fā)生的先后順序排列起來(lái)的一組觀察值或記錄值。構(gòu)成時(shí)間序列的要素有兩個(gè):其一是時(shí)間,其二是與時(shí)間相對(duì)應(yīng)的變量水平。實(shí)際數(shù)據(jù)的時(shí)間序列能夠展示研究對(duì)象在一定時(shí)期內(nèi)的發(fā)展變化趨勢(shì)與規(guī)律,因而可以從時(shí)間序列中找出變量變化的特征、趨勢(shì)以及發(fā)展規(guī)律,從而對(duì)變量的未來(lái)變化進(jìn)行有效地預(yù)測(cè)。 時(shí)間序列分析( time series analysis) 推斷性分析 時(shí)間序列分析( time series analysis) 長(zhǎng) 期 趨 勢(shì) 季 節(jié) 變 動(dòng) 循 環(huán) 變 動(dòng) 不 規(guī) 則 變 動(dòng) 0 3 0 5 年全國(guó)每月銷售趨勢(shì)分布050010001500202325001 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28上面為 2023年 6月到 2023年 9月各月銷售額走勢(shì),從中我們可以到明顯的周期波動(dòng)趨勢(shì) 0 3 0 5 年剔除季節(jié)波動(dòng)每月銷售趨勢(shì)05001000150020231 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28時(shí)間序列分析的任務(wù)之一就是把影響時(shí)間序列波動(dòng)的四個(gè)因素進(jìn)行分析, 從而出現(xiàn)出其原來(lái)的走勢(shì),再對(duì)下個(gè)月的銷售進(jìn)行預(yù)測(cè),下圖是分離了四種影響因素的 銷售走勢(shì),其走勢(shì)比沒有提出季節(jié)波動(dòng)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(jìn)行預(yù)測(cè) 通過(guò)回歸分析我們建立模型為: Y=+*T,其中: T表示時(shí)間 通過(guò)計(jì)算,預(yù)測(cè)到 10月、 11月的銷售額 191 192 10月份的實(shí)際銷售為 2040,可見預(yù)測(cè)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
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