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雷达卡
如何在短短10分钟内使用Microsoft Excel建立销售预测！
我首先在流行的电视节目“鲨鱼坦克”中遇到了从现实世界的角度进行预测的术语。神秘的奇妙先生总是问：“您今年的销售预测是多少？” 这个问题很简单，但却引发了有关整个业务模型，框架，适用性等方面的讨论。
在Excel中进行预测
考虑到这些天业务的可扩展性，我曾经想知道这些人如何预测他们的销售数字？对于还不熟悉预测的人来说，这个确定无疑是一个有趣的话题。
让我们面对现实吧–预测是我们在分析和/或数据科学领域的核心。正如鲨鱼坦克（Shark Tank）在整个展览中所提到的那样，如果您不能对自己的业务/产品/服务进行预测，那您将面临麻烦。
预测无处不在-销售，市场营销，运营，财务等。分析专业人员处于设计预测的最前沿-拥有相当大的优势！
在Excel中进行预测
事实就是如此-Microsoft Excel是用于制定这些业务预测的最通用，最易于访问的工具之一。从分析师和经理到主管和投资者的任何人都可以利用Excel的功能为业务创建这些预测。
我喜欢这个！Excel将预测的预测能力带给每个人，而无需任何统计和编程知识。那么，为什么不自己学习如何在Excel中建立预测呢？
在本文中，我们将对本地甜品店进行非常有趣的案例研究。我们将预测2020年剩余月份的销售量，还将看到冠状病毒对我们的预测的影响。
如果您是数据科学和分析领域的初学者，我建议您使用以下免费课程开始：
业务分析简介
Microsoft Excel：公式和函数
使用Python进行时间序列预测
目录
什么是预测？
为什么预测对分析师很重要？
在Excel中执行预测之前要了解的重要功能
在Excel中进行预测–开始吧！
什么是预测？
百万美元的问题（有时是字面意思）–世界上正在预测什么？
简而言之，它是在分析过去和现在的数据时预测未来的过程。我们主要根据时间序列数据进行定量预测。因此，在继续前进之前，让我们了解一些关键的时间序列术语。
时间序列通常是随时间推移而收集的数据，并且取决于时间分量。例如，这里有一个每年飞行的乘客数量的时间序列数据：
在Excel中进行预测
我见过的一些很棒的时间序列包含一些组成部分，一旦我们开始学习它们，这很重要：
趋势–趋势是事物发展或变化的总体方向。在上面的示例中，我们看到时间序列呈增长趋势，这意味着在飞机上飞行的乘客数量正在增加。第二次可视化表示下图中的趋势
季节性-在上述时间序列中可以看到的另一个清晰模式是该模式以固定的时间间隔重复。这称为季节性。在特定时间间隔内重复出现或重复的时间序列中任何可预测的变化或模式都可以说是季节性。第三个可视化表示季节性成分。
最后一个可视化图像描述了时间序列中的噪声或错误。
在Excel中进行预测
为什么预测对分析师很重要？
正如我在前面的简介中提到的那样，预测是最基本的技术之一，可以帮助您预测未来的价值，趋势和机会。公司和初创公司都使用这些技术来做出关键决策。这里有一些例子：
业务经理使用预测来预测销售并相应地计划预算，雇用计划等
经济学家可能会使用预测来预测未来的经济衰退，经济起伏，并因此建议未来的计划
政府使用预测来计划和制定其政策
这些是在日常生活中使用预测的几个示例。如果您打算成为业务分析师，建议您提高预测技巧。
要针对本教程的范围进行预测，您不需要任何统计或编程方面的先验知识。我们将在分析中使用最常用的工具-Microsoft Excel。
如果您想更深入地研究时间序列数据，那么本文适合您：
预测和建模的多元时间序列指南（使用Python代码）
在Excel中执行预测之前要了解的重要功能
我们将从Excel中可用的最简单的函数开始：
Forecast.linear（）
它通过使用现有或过去的值来预测或计算值。我们将通过查看x值来预测y。线性回归函数将对此进行计算。
如果数据中存在线性趋势（即y线性依赖于x值），则此功能最有效，但有一个警告。如果存在季节性变化（请阅读上面的定义），则此功能不会提供一个好主意。
不用担心，Excel为我们提供了另一个强大的高级预测功能：
Forecast.ets（）
此功能通过使用现有值（即历史值）来预测值。它使用三重指数平滑方法进行此预测。虽然我不会深入介绍该方法，但我会提到一些必须知道的要点：
Forecast.ets函数或三重指数平滑方法考虑了季节性
此方法是加权方法，过去值的权重呈指数下降，这意味着–值越大，重要性越小
最重要的是，时间轴必须均匀分布，否则会产生错误。例如，它们可以是每月数据，每日数据，年度数据等。
Excel非常适合开始您的预测之旅，因为它可以自动执行许多操作，例如检测季节性周期。您可以手动输入季节性和其他输入，但只有在非常了解预测和业务的情况下才可以输入
Forecasting.ets.seasonality（）
它返回Excel在时间轴中检测到的季节性模式的数量。
Forecasting.ets.confint（）
它返回指定目标日期的预测值的置信区间。默认的置信区间为95％。这意味着95％的未来价值将在此价值范围内。理解所有功能可能会让人不知所措，因此让我们从实际案例研究入手。
在Excel中建立预测模型
让我们从文章最期待的部分开始。我们有一个本地甜点店-Barfi的数据集。它包含其产品从2018年1月到2020年8月的每月销售数据。我们将预测Barfi在一年中剩余月份的销售情况，以便店主可以相应地准备库存和工作人员。
这是示例数据：
在Excel中进行预测
我们将预测4个月的销售价值-9月，10月，11月，12月：
我们将从2016年之前的Excel版本的预测步骤开始。
2016年前的Excel中的预测
在2016年之前的Excel版本中，我们将应用我们的黄金预测功能：
您可以使用该功能检查季节性和置信区间。
从Excel 2016开始预测
在Excel 2016及更高版本中执行预测会更加直观和有趣。我们将使用预测表执行这些步骤。
步骤1 –选择预测表
转到数据，然后选择预测表：
步骤2 –选择必要的选项
然后，您可以选择必要的选项，例如–结束日期，置信区间，并执行更多自定义！预测表为我们提供了表格值，例如预测，下置信度值和上置信度值以及数据的图形视图：
恭喜你！您已经在Excel中建立了第一个预测模型！很简单，不是吗？
让我们讨论一下我们的分析结果：
通过查看我们的数据，我们发现通常在11月和附近月份会出现高峰，这可能是由于节日。
即将到4月和5月，这家商店的收益为零！太难了 在接下来的7月和8月，销售量有所增长。
我们的预测表明，这一趋势将在9月份继续增长，销售额将达到54万千赫兹。现在，商店可以查看未来几个月的预测数据以准备库存。他们还可以查看置信度，并了解波动的外观。
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