Video: Bài số 69: Hàm Forecast 2025
Thuật ngữ hồi quy không có vẻ tồi tệ như làm mịn mũ, nhưng nó phức tạp hơn, ít nhất là về mặt môn Toán. Và đó là lý do tại sao công cụ Hồi quy trong phân tích dữ liệu add-in là thuận tiện. Bổ sung này chịu trách nhiệm về môn toán, cũng giống như khi di chuyển theo trung bình và mũ mũ.
Bạn vẫn phải đưa ra một đường cơ sở tốt cho các công cụ trong phân tích dữ liệu add-in để có được kết quả chính xác.
Dưới đây là một cái nhìn nhanh về dự báo với hồi quy.
Ý tưởng đằng sau hồi quy là một biến có quan hệ với một biến khác. Ví dụ như khi bạn là một đứa trẻ, chiều cao của bạn có xu hướng có quan hệ với tuổi của bạn. Vì vậy, nếu bạn muốn dự báo mức độ cao trong năm tới - ít nhất, cho đến khi bạn bỏ thuốc lá - bạn có thể kiểm tra tuổi của bạn sẽ là năm sau.
Tất nhiên, mọi người khác nhau. Khi họ 15 tuổi, một số người cao 5 feet, một số cao 6 feet. Trung bình, bạn có thể dự đoán một cách tự tin rằng một ai đó cao lớn sẽ ở độ tuổi 15. (Và bạn có thể chắc chắn rằng một đứa trẻ sơ sinh sẽ cao hơn 2 feet)
Tương tự với dự báo bán hàng. Giả sử công ty của bạn bán sản phẩm tiêu dùng. Bạn có thể đặt cược rằng quảng cáo của bạn càng nhiều, bạn càng bán càng nhiều. Ít nhất, bạn nên kiểm tra xem liệu có mối quan hệ giữa quy mô ngân sách quảng cáo và quy mô doanh thu bán hàng của bạn hay không. Nếu bạn thấy rằng có một mối quan hệ đáng tin cậy - và nếu bạn biết công ty của bạn muốn chi tiêu bao nhiêu cho quảng cáo - bạn đang ở vị trí tốt để dự đoán doanh thu của bạn.
Hoặc giả sử công ty bạn bán một sản phẩm đặc biệt, chẳng hạn như cửa chống cháy. (Một cửa cứu hỏa là loại lửa chống cháy trong một khoảng thời gian, và có rất nhiều trong các tòa nhà văn phòng.) Không giống như các sản phẩm tiêu dùng, một cái gì đó như cửa chống cháy không phải là một màu sắc off-the-shelf cụ thể hoặc có một mùi tươi hơn so với tươi. Nếu bạn mua cửa phòng cháy, bạn muốn có được những cái mà đáp ứng các thông số kỹ thuật và là rẻ nhất.
Vì vậy, nếu bạn bán cửa chống cháy, miễn là sản phẩm của bạn đáp ứng được các thông số kỹ thuật, bạn sẽ muốn nhìn vào mối quan hệ giữa giá cửa chống cháy và số lượng bán ra. Sau đó, bạn kiểm tra với bộ phận tiếp thị của bạn để tìm hiểu xem họ muốn bạn tính phí bao nhiêu cho mỗi cửa và bạn có thể thực hiện dự báo của mình cho phù hợp.
Vấn đề là thường xuyên hơn bạn không thể tìm thấy một mối quan hệ đáng tin cậy giữa một biến (đô la quảng cáo hoặc đơn giá) và một khác (thường là doanh số bán hàng hoặc đơn vị bán ra).
Bạn sử dụng các công cụ của Excel để định lượng mối quan hệ đó. Trong trường hợp dự báo hồi quy, bạn đưa cho Excel một số đường cơ sở:
- Chi phí quảng cáo lịch sử và doanh thu bán hàng trong lịch sử
- Chi phí cho mỗi cửa hỏa và bao nhiêu cánh cửa bạn bán, ví dụ
Nếu bạn cho Excel cơ sở dữ liệu tốt, nó sẽ trở lại với bạn với một công thức.
- Excel sẽ cho bạn một con số gấp nhiều lần số tiền bạn mong muốn chi cho quảng cáo, và kết quả sẽ là doanh thu bán hàng dự kiến của bạn.
- Hoặc, ví dụ, Excel sẽ cung cấp cho bạn một số nhân gấp nhiều lần đơn vị chi phí cho mỗi cửa, và kết quả sẽ là số cửa bạn có thể mong đợi để bán.
Nó chỉ là một liên lạc phức tạp hơn thế. Excel cũng cung cấp cho bạn một số, được gọi là hằng số, mà bạn cần thêm vào kết quả của nhân. Nhưng, bạn có thể lấy Excel để làm điều đó cho bạn.
