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エクセルを活用しよう 2(売上予測を重回帰分析で行う手法17)
さあ、またまたエクセルです。
前回、開いた「データ分析」という小窓で、「回帰分析」をクリックすると次のような画面が出ます。
これが、回帰分析を行うときに設定一覧です。が、この全部を知る必要はありません。
あなたが、売上予測のために入力すべき所は3ヶ所だけです。
1番目 入力Y範囲(Y): 売上
2番目 入力X範囲(X): 立地関係の説明変数
3番目 ラベルの左横にチェックを入れる
1番目 入力Y範囲(Y):
これは、エクセル表の目的変数の範囲(1列だけ)をドラッグして指定します。この時、一番上は「売上」とか「平均月商」とか書いてあるはずですので、そのセルを含むように指定しなければいけません。
2番目 入力X範囲(X):
これは、これは、エクセル表の説明変数の範囲を必要な列ぜんぶをドラッグして指定します。この時、一番上は説明変数で「立地指数」とか「商圏規模」とか書いてあるはずですので、そのセルを含むように指定しなければいけません。
これで、OKをクリックすれば、エクセルは計算を実行します。
そして、つぎのような表をエクセルは表示して終了します。すぐ売上予測モデルが作れます。
このソフトウェアの一番の問題は、1分析するたびに、1シート増えていきますので、分析する回数がおおければ多いほどシートが増えていって大変なことです。
もう一つ、問題点を言いますと、
説明変数(X)の数列はぜんぶ繋がっていないとだめなことです。1列あけてとか、2列飛ばして選択するということができません。
そのため、列のデータ(説明変数)をコピーアンドペーストをその都度行わなければならず、これもけっこう面倒なことです。
予測に使うためには、こうした面倒はなるべく少ないと良いですね。
それには、こちらがお勧めです。エクセル重回帰(1000サンプル)です。これも予測には大活躍します。
「重回帰分析の方法」の関連記事20180105時点 ●売上予測を重回帰分析で行う手法 1 ●t値が大事です。(売上予測を重回帰分析で行う手法2) ●修正済み相関係数とは(売上予測を重回帰分析で行う手法3) ●目的変数の決め方(売上予測を重回帰分析で行う手法4) ●残差分析で考える(売上予測を重回帰分析で行う手法5) ●マルチコに気をつけよ(売上予測を重回帰分析で行う手法6) ●感性を数値化せよ(売上予測を重回帰分析で行う手法7) ●競合指数の出し方(売上予測を重回帰分析で行う手法8) ●立地指数の出し方(売上予測を重回帰分析で行う手法9) ●商圏分断を数値化する(売上予測を重回帰分析で行う手法10) ●商圏拡大を数値化する(売上予測を重回帰分析で行う手法11) ●ダミー変数が役に立つ(売上予測を重回帰分析で行う手法13) ●売上予測のフォーマット(売上予測を重回帰分析で行う手法14) ●売上予測値と実際の理論値の差を計算する(売上予測を重回帰分析で行う手法15) ●エクセルを活用しよう 1(売上予測を重回帰分析で行う手法16) ●エクセルを活用しよう 2(売上予測を重回帰分析で行う手法17) ●売上予測モデルはいくつ作れば良いか?(売上予測を重回帰分析で行う手法18)く ●売上予測フォーマット(売上予測を重回帰分析で行う手法19) ●売上予測をエクセルで実現する (売上予測を重回帰分析で行う手法20)
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エクセルを活用しよう 2(売上予測を重回帰分析で行う手法17)
さあ、またまたエクセルです。
前回、開いた「データ分析」という小窓で、「回帰分析」をクリックすると次のような画面が出ます。
これが、回帰分析を行うときに設定一覧です。が、この全部を知る必要はありません。
あなたが、売上予測のために入力すべき所は3ヶ所だけです。
1番目 入力Y範囲(Y): 売上
2番目 入力X範囲(X): 立地関係の説明変数
3番目 ラベルの左横にチェックを入れる
1番目 入力Y範囲(Y):
これは、エクセル表の目的変数の範囲(1列だけ)をドラッグして指定します。この時、一番上は「売上」とか「平均月商」とか書いてあるはずですので、そのセルを含むように指定しなければいけません。
2番目 入力X範囲(X):
これは、これは、エクセル表の説明変数の範囲を必要な列ぜんぶをドラッグして指定します。この時、一番上は説明変数で「立地指数」とか「商圏規模」とか書いてあるはずですので、そのセルを含むように指定しなければいけません。
3番目 ラベルの左横にチェックを入れる
これで、OKをクリックすれば、エクセルは計算を実行します。
そして、つぎのような表をエクセルは表示して終了します。すぐ売上予測モデルが作れます。
このソフトウェアの一番の問題は、1分析するたびに、1シート増えていきますので、分析する回数がおおければ多いほどシートが増えていって大変なことです。
もう一つ、問題点を言いますと、
説明変数(X)の数列はぜんぶ繋がっていないとだめなことです。1列あけてとか、2列飛ばして選択するということができません。
そのため、列のデータ(説明変数)をコピーアンドペーストをその都度行わなければならず、これもけっこう面倒なことです。
予測に使うためには、こうした面倒はなるべく少ないと良いですね。
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