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    excel函数公式大全之利用CORREL函数与FORECAST函数的组合预测未来冷饮销售额。xcel函数与公式在工作中使用非常的频繁,会不会使用公式直接决定了我们的工作效率,今天我们来学习一下提高我们工作效率的函数CORREL函数FORECAST函数。在日常工作中我们会发现有些数据之间存在着一定的联系,比如温度与冷饮的销量,因此我们可以根据已经统计的温度与销量对应的数据来预测冷饮未来的销量。具体的例子如下图所示:

    ffd9bf11ac6200ffc95af48591211daf.png

    首先根据已有的温度与销售额的数据,计算温度与销量之间的相关系数,利用CORREL函数就可以计算出温度与销售额之间的联系。

    我们首先来认识一下CORREL函数,公式-----插入函数----输入CORREL-----单击确定

    8cb2a7ee446b631ffc4193b1be3fe9f1.png

    CORREL函数有两个参数构成,第一个参数第一组数值,第二个参数第二组数值。根据一二组数值,CORREL函数会自动计算出二者之间的相关系数。

    7ad6bdea90d8467c70fb9ef06cc8cc35.png

    我们利用CORREL函数计算温度与销售额之间的相关系数公式为:=CORREL(B3:B12,C3:C12)

    edf1429f0afc75b511f67f9c5649d2ec.png

    我们利用CORREL函数计算出温度与销售额之间的相关系数为0.96362,这说明温度与销量呈正相关,且具有很高的相关性。

    根据CORREL函数计算出的相关系数,在利用FORECAST函数预测某一温度时的销售额。

    我们下面来认识一下FORECAST函数,公式-----插入函数----输入FORECAST-----单击确定

    256b0681d0be1a1ad5d131fcb3e8a3f1.png

    我们会发现FORECAST函数有三个参数构成,预测点X值也就是我们要预测的温度。第二个参数已知Y值合集也就是我们已经统计的销售额,已知X值合集也就是我们已经统计的温度。

    d0173d9f27247ff6a482d0274bd263c8.png

    利用FORECAST函数预测某一温度销售额的具体公式为:=FORECAST(E4,C3:C12,B3:B12)

    13eb92eec2fe2e5fda7e89092edac5f7.png

    我们一起来回顾一下要根据已经统计的数据预测未来某一数据下的销售额时,第一步要利用CORREL函数判断两组数据之间是否存在相关性。如果两组数据之间存在相关性,我们在利用FORECAST函数,根据要预测的数据自动生成我们要预测的销售额。

    谢谢大家的观看,我们下一期再见,如果有什么问题欢迎评论区留言或私信我们,如果有你想知道的函数公式,可以告诉我们,我们及时为你解答。

    如果你对excel函数公式大全感兴趣,可以关注我们,在课程没更新之前,可以先看看我们前面的课程。

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  • RAM DEWANI| 作者VK|编译https://juejin.im/post/6845166891640553479你可以在Excel中执行建模,只需几个步骤。下面是一个教程...

    RAM DEWANI | 作者

    VK | 编译

    https://juejin.im/post/6845166891640553479


    你可以在Excel中执行建模,只需几个步骤。

    下面是一个教程,介绍如何在Excel中构建线性回归模型以及如何解释结果

    • Excel真的能构建预测模型?

    这通常是我提起这个话题时的第一反应。当我演示如何利用Excel的灵活性为我们的数据科学和分析项目构建预测模型时,接下来是一个令人怀疑的眼神。

    让我问你一个问题:如果你周围的商店开始收集客户数据,他们是否可以采用基于数据的策略来销售他们的商品?他们能预测自己的销售额或估计可能销售的产品数量吗?

    现在你一定想知道,他们究竟将如何建立一个复杂的统计模型来预测这些事情?学习分析或雇佣分析师可能超出了他们的能力范围。好消息是,他们不需要。

    Microsoft Excel为我们提供了一种构建预测模型的能力,而不必编写复杂的代码。

    我们可以很容易地在MS Excel中建立一个简单的线性回归模型,它可以帮助我们在几个简单的步骤中执行分析。我们不需要精通Excel或统计学就可以进行预测建模!

    在这篇文章中,我将解释如何在Excel中建立一个线性回归模型,以及如何对结果进行分析,以便你成为一名分析师!

    1

    什么是线性回归?

    线性回归是我们大多数人学习的第一种机器学习技术。它也是业界最常用的监督学习技术。

    但什么是线性回归?

    它是一种线性方法,用于统计建模因变量(要预测的变量)和自变量(用于预测的因素)之间的关系。

    线性回归给出了这样一个方程:

    • Y:因变量

    • X:自变量

    • C:系数,基本上是根据重要性分配给特征的权重

    最常用的回归方法是OLS(普通最小二乘法。它的目标是减少平方和以产生这样的最佳拟合线:

    2

    Excel加载项获取分析工具包

    要在Excel中执行回归分析,首先需要启用Excel的分析工具包加载项。Excel中的分析工具包是一个插件程序,为统计和工程分析提供数据分析工具。

    要将其添加到工作簿中,请执行以下步骤:

    • 步骤1:Excel选项

    转到文件->选项:

    • 步骤2:定位分析工具包

    转到左侧面板上的加载项->管理Excel加载项->转到:

    • 第3步:添加分析工具包

    选择“分析工具包”并按“确定”:

    你已在Excel中成功添加分析工具包!你可以通过转到功能区中的数据栏进行检查。

    让我们开始用Excel建立我们的预测模型!

    3

    在Excel中实现线性回归

    到目前为止,很多东西都是理论上的。现在,让我们深入了解Excel并进行线性回归分析!

    下面是我们将要处理的问题声明:

    Winden镇有一家卖鞋的公司。该公司希望通过考虑以下因素来预测每个客户的销售情况:客户收入、离家距离、客户每周的跑步频率。

    • 步骤1:选择回归

    进入数据->数据分析

    转到数据工具包中的“数据分析”,选择“回归”,然后按“确定”:

    • 步骤2:选择

    在这一步中,我们将选择一些分析所需的选项,例如:

    1.输入y范围–独立因子的范围

    2.输入x范围-相关因素的范围

    3.输出范围–要显示结果的单元格范围

    其他选项是自由选择的,你可以根据你的特定目的选择它们。

    按OK,我们最终在Excel中用两个步骤进行了回归分析!很简单!现在我们将在excel中看到回归分析的结果。

    4

    用Excel分析预测模型的结果

    实施线性回归模型是最简单的部分。现在是我们分析的棘手方面——在Excel中解释预测模型的结果

    综上所述,我们有三种产出类型,我们将逐一介绍:

    • 回归统计表

    • 方差分析表

    • 回归系数表

    • 残差表

    1.回归统计表

    回归统计表告诉我们最佳拟合线如何定义自变量和因变量之间的线性关系。两个最重要的度量是R方和调整R方。

    R方统计量拟合优度的指标,它告诉我们最佳拟合线解释了多少方差。R方的范围从0到1

    在我们的例子中,R平方值为0.953,这意味着我们的行能够解释95%的方差——这是一个好的迹象。

    但是有一个问题-当我们不断增加更多的变量,我们的R平方值将继续增加,即使变量可能没有任何影响。调整R平方解决了这个问题,是一个更可靠的度量。

    2.方差分析表

    方差分析表将平方和分解为其组成部分,以提供模型内变化的详细信息。

    它包括一个非常重要的指标,显著性F(或P值),它告诉我们你的模型是否具有统计显著性。

    简而言之,这意味着我们的结果可能不是由于随机性,而是因为一个潜在的原因。

    p值最常用的阈值是0.05。如果我们得到的值低于这个,就可以了。否则,我们需要选择另一组自变量。

    在我们的例子中,我们的值远低于0.05的阈值。太棒了,我们现在可以前进了!

    3.回归系数表

    系数表以系数的形式分解回归线的组成部分。从中我们可以了解很多。

    对于Winden鞋业公司来说,似乎每增加一个单位的收入,销售额就增加0.08,而增加一个单位的店面距离就增加508个销售额!

    running frequency的增加似乎使销售量减少了24,但我们真的能相信这个特征吗?

    如果你看上面的图片,你会发现它的p值大于0.5,这意味着它在统计学上不显著

    4.残差表

    残差表反映了预测值与实际值之间的差异

    它由我们的模型预测的值组成:

    5

    如何改进我们的模型?

    如前所述,变量running frequency的p值大于0.05,因此让我们从分析中移除该变量来检查结果

    我们将遵循上述所有步骤,但不包括running frequency列:

    我们注意到调整后的R平方的值从0.920略微提高到0.929!

    6

    用Excel做预测!

    我们已经准备好回归分析了,现在该怎么办?让我们看看。

    你的一位老顾客,名叫亚历山德,走进来,我们想预测他的销售额。我们可以简单地从线性回归模型的数据中插入数字。

    Aleksander有4万的收入,住在离商店2公里的地方。估计销售额是多少?

    方程变成:

    在这里,我们的模型估计,亚历山德先生将支付4218购买他的新鞋!这就是简单地在Microsoft Excel中进行线性回归的能力。

    7

    结尾

    在本文中,我们学习了如何在Excel中建立线性回归模型以及如何解释结果。我希望这本教程能帮助你成为一个更好的分析师或数据科学家。

    END -

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    《  打工人分析简报  》

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  • Excel-数据分析-线性回归判断及预测分析

    万次阅读 多人点赞 2018-06-08 09:33:28
    一、默认Excel没有数据分析,需要进行设置,设置步骤如下 以office10版为例;新建并打开excel表格,如图 2. 然后点击“加载项”选项,选中“分析工具库”,点击下方"转到"按钮,如图点击“转到” 选择 ...

    一、默认Excel没有数据分析,需要进行设置,设置步骤如下

        

    1. 以office13版为例;新建并打开excel表格,如图

          

    2.  然后点击“加载项”选项,选中“分析工具库”,点击下方"转到"按钮,如图


    点击“转到” 选择 分析工具库


    在数据->看到“数据分析” 设置成功,见下图



    二、利用Excel对数据进行线性回归判断及分析

       1、准备数据,要分清楚自变量X,哪个是因变量Y,下图案例中 用户数为自变量,占比为因变量


    2、点击“数据”——>"数据分析",弹出数据分析,选择回归


    3、输入参数值:Y值和X值


    4、步骤3进行的回归分析输出结果如下附图所示。回归模型是否有效,可以参见p值,

    如果p<0.001则极端显著,

    如果0.001<p<0.01非常显著

    0.01<p<0.05则一般显著

    p>0.05则不显著。

    本例的p值均小于0.001,所以属于极端显著,故回归模型是有效的。根据回归模型的结果可知


    y = 0.075898 x + 7.24859E-08  


    就可以通过线性回归来预测未来值,数据分析其实很容易,你也可以动手试试吧!


    如附图所示。


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  • 前面学习了Excel中的相关分析,在数据分析中,相关分析和回归分析关系紧密,今天来学习下Excel中的回归分析。 PART 01 回归分析 回归分析(regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的...

    前面学习了Excel中的相关分析,在数据分析中,相关分析和回归分析关系紧密,今天来学习下Excel中的回归分析。

     

    PART 01

    回归分析

    回归分析(regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

      我们在得到两组数据之间的相关程度之后,就可以使用回归分析进行预测了,换言之,相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析是相关分析的深入和继续。但只有当数据之间存在高度相关时,进行回归分析寻求相关的具体形式才有意义。

    回归分析分类

    在我们的日常数据分析过程中,回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法,该方法主要用于分析单个因变量是如何受到一个或多个自变量影响的。如分析某个产品的销售情况与产品质量、价格、促销活动、天气等因素之间的关系。根据已知的一组数据,我们就可以知道这几个因素对销售额的影响,然后对同类产品的销售额进行预测。

      回归分析的分类如下图1所示:

    PART 02

    多元线性回归分析

    1、实例描述

      某品牌汽车经销商的经理了解到投放广告对于汽车销售额增长具有很大的作用,但是他并不明确在电视台投放广告与在各个视频网站投放广告哪种方式对增加汽车销售额更有效。在2017年1月,若在电视台和视频网站分别投入的广告费为20万和30万,那么应估算汽车的销售额为多少万元?针对这种情况,经理收集本公司去年各月的汽车销售额数据及每月在以上两种媒介上投入的广告费用数据,如下图2所示。

    2、实例分析

     

      简单根据上面的数据,我们并不能确定这两种广告投放渠道哪种更有效,所以,这里我们使用Excel中的回归分析方法,先检验这两组数据与销售额的相关性程度,随后再根据回归分析过程中所得到的线性回归方程预测确定广告费时的销售额。

    3、操作分析

      使用Excel进行多元线性回归分析的因变量是销售额,自变量是两种渠道的广告费,具体步骤如下:

     

    第1步:选择回归分析工具并设置参数。打开“数据分析”对话框,选择“回归”分析工具,单击“确定”,如图3所示,弹出“回归”对话框,设置“Y值输入区域”为“$D$2:$D$14”,“X值输入区域”为“$B$2:$C$14”;勾选“标志”“置信度”复选框,并设置置信度为“95%”;单击“输出区域”,并设置该区域为“$F$1”;单击确定即可。如图4所示。

    第2步:显示回归分析结果。此时返回工作表,就能得到详细的各项参数值。如图5所示。

    操作解析:
      回归分析的计算结果一共包括三个模块:
      (1)第一个模块为回归统计表,其中主要包含MultipleR、RSquare、AdjustedRSquare、标准误差和观测值。MultipleR为复相关系数,也就是前面说的相关系数,用来衡量x和y之间的相关程度大小,RSquare为复测定系数R2,其用来说明自变量解释因变量变差的程度,从而测量同因变量y的拟合效果,AdjustedRSquare为调整后的复测定系数R2,标准误差衡量拟合程度大小,值越小,说明拟合程度越好,观测值指的是用于估计回归方程数据的观测值个数。

      (2)第二个模块为方差分析表。其主要作用是通过假设检验中的F-检验来判断回归模型的回归效果。

      (3)第三个模块是回归参数表。第一列表示截距,第二列表示对应模型的回归系数,包括了截距和斜率,可以根据这个建立回归模型。第三列为回归系数的标准误差,值越小,表明参数的精确度越高,第四列对应的是统计量t值,用于检验模型参数。第五列为各个回归系数的P值,当P<0.05时,可以认为模型在α=0.05的水平上显著,或置信度达到了95%。最后几列为回归系数置信区间的上限和下限。

    4、决策分析

      上面的结果中可以看到,R值为0.9813,表示广告支出费与销售额之间的关系为高度正相关,复测定系数为0.9630,表明用自变量可解释因变量变差的96.3%,AdjustedRSquare为0.9538,说明自变量能说明因变量的95.38%,因变量剩余的4.62%则由其他因素来解释。

      回归参数表中,回归方程的截距和两个斜率分别为-359.48,9.35,52.46。又因为P值小于0.05,说明了这两个自变量对汽车销售额均有显著影响,但是,两个斜率中,视频网站对应的回归系数更大,说明在视频网站上投放广告更有效。

      由此可得该回归分析的线性回归方程为:y=-359.48+9.35x1+52.46x2。

      预测一下,当电视广告费和视频广告费分别为20万和30万时,汽车销售额的预测值为:y=-359.48+9.35*20+52.46*30=1401.32(万)。

     

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