Анализ и прогнозирование продаж: методология, технология, кейсы

Анализ и прогнозирование продаж: методология, технология, кейсы

Цель курса Ознакомить слушателей с различными концепциями и технологиями интеллектуального анализа данных, с акцентом на возможности многомерного статистического анализа и применение ПО для его использования в процессах планирования и принятия бизнес решений. Развить понимание возможностей и ограничений популярных технологий анализа данных. Темы Введение. Обзор основных задач и технологий анализа данных. Типы данных. Предварительная обработка данных. Описательная статистика и визуализация данных.

Ваш -адрес н.

Понять, насколько критичной является просадка либо рост той или иной метрики. Условно весь процесс анализа данных можно разделить на три части: -аналитик сможет: Подсказать источник, где есть резкое падение трафика. Определить время, когда проявилось снижение. Подсчитать точный процент падения трафика для разных источников.

чайные величины, задачи математической статистики, выборочный метод хождения ответов на вопросы о неопределенности бизнес операций.

Меньше Примечание: Мы стараемся как можно оперативнее обеспечивать вас актуальными справочными материалами на вашем языке. Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки. Для нас важно, чтобы эта статья была вам полезна. Просим вас уделить пару секунд и сообщить, помогла ли она вам, с помощью кнопок внизу страницы. Для удобства также приводим ссылку на оригинал на английском языке.

Если у вас есть статистические данные с зависимостью от времени, вы можете создать прогноз на их основе. При этом в создается новый лист с таблицей, содержащей статистические и предсказанные значения, и диаграммой, на которой они отражены. С помощью прогноза вы можете предсказывать такие показатели, как будущий объем продаж, потребность в складских запасах или потребительские тенденции. Сведения о том, как вычисляется прогноз и какие параметры можно изменить , приведены ниже в этой статье.

Создание прогноза На листе введите два ряда данных, которые соответствуют друг другу:

Дисперсионный анализ Корреляционный и ковариационный анализ Описательная статистика Экспоненциальное сглаживание Скользящее среднее

предлагает выгодные цены и отличный сервис. Бизнес-статистика и прогнозирование в MS Excel. Самоучитель - характеристики, фото и.

Транскрипт 1 2 О. Издательский дом Высшей школы экономики, 4 Оглавление Предисловие Глава 1. Учетная система бизнес-статистики, или Как с пользой. Задачи для аудиторной и самостоятельной работы Тесты для контроля и самоконтроля Глава 2. Информационные ресурсы официальной. Задачи для аудиторной и самостоятельной работы Тесты для контроля и самоконтроля Глава 3. Аналитические возможности системы показателей. Задачи для аудиторной и самостоятельной работы Тесты для контроля и самоконтроля Глава 4.

Статистический учет и анализ основных активов, или. Как прочитать данные о капитале? Задачи для аудиторной и самостоятельной работы Тесты для контроля и самоконтроля Глава 5. Статистическое изучение оборотных активов, или. Как уследить за оборотом?

Бизнес-статистика и прогнозирование. учебно-практическое пособие

О центре Методы прогнозирования продвинутый курс Этот курс демонстрирует, как выбрать подходящую модель временного ряда, подходящую к данным, и использовать модель для того, чтобы предсказать поведение переменной. Курс фокусируется на методах авторегрессии, сглаживания, включая скользящее среднее значение. Если вы уже знакомы с использованием этих методов и хотели бы знать больше, этот курс для вас.

Участники будут учиться анализировать данные временного ряда и делать прогнозы на будущее. Этот курс более детальный и глубокий, чем"Методы стратегического прогнозирования краткий курс". Методы прогнозирования, обсуждаемые в этом курсе, могут быть осуществлены, используя большинство статистических пакетов программ.

Ответственность: В. Г. Минашкин, Н. А. Садовникова, Р. А. Шмойлова ; Междунар. консорциум Электронный ун-т, Московский гос. ун-т экономики.

Найти на него ответ трудно и приходится пользоваться методом индукции то есть делать вывод о том, что там происходит на самом деле, на основе того небольшого количества данных, которое есть в нашем распоряжении. Я, например, люблю ходить в лес и собирать грибы. Каждый раз, приходя домой, в моём распоряжении оказывается огромная корзина с выборками лисичек, опят, подберёзовиков и сыроежек.

Хотя вру, конечно. Сыроежки я не беру. Так вот, по этой выборке иногда волей — не волей делаешь вывод о том, что собой представляют соответствующие генеральные совокупности, то есть та самая поляна с лисичками и тот лес с подберёзовиками. Сам собой напрашивается вывод о том, что одно место грибное, а другое — нет. Этот вывод индуктивный, так же как и любой другой вывод, который можно сделать о виде, форме, вкусе и цвете собранных грибов.

Собрать все грибы в лесу, очевидно, не представляется возможным, поэтому мы делаем выводы на основе того, что имеем в корзине. Аналогично любые статистические методы используют метод индукции. Когда бы мы ни делали какие-либо выводы о том или ином показателе, мы всегда имеем в виду, что вывод сделан лишь по выборке из всех потенциально имеющихся данных. Я не собираюсь вдаваться в детали того, как правильно формировать выборку для временных рядов это не так актуально, как для пространственных и не хочу углубляться в теорию вероятностей.

Каталог библиотеки

Оценка влияния стратегии компании на развитие тренда 3. Применение коэффициентов сезонности 4. Построение прогноза продаж Экстраполяция динамических рядов предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом внутри ряда динамики , сохранится и в будущем. Тренд тенденция — это долговременная тенденция изменения исследуемого временного ряда.

Прогнозирование на основе полученной функции при Ответы с готовыми решениями: Практическая бизнес-статистика.: Пер. с.

Развитие и повышение социально-экономического статуса и положения страны выдвигает на первый план задачу анализа и перспектив развития субъектов рыночных отношений на различных иерархических уровнях управления с целью выбора оптимальных управленческих решений, направленных на повышение эффективности и деловой активности их функционирования. Вэтой связи возрастает роль методологии статистического моделирования и прогнозирования состояния, структуры и основных тенденций развития субъектов рыночных отношений вне зависимости от отраслевой принадлежности, форм собственности и внутренней структурной градации.

Важнейшая задача прогнозирования явлений и процессов — выявление закономерностей и установление основных тенденций развития. Для анализа общих тенденций не целесообразно рассматривать каждый случай в отдельности. Чем больше по числу единиц статистическая совокупность, тем, при прочих равных условиях, качественнее проявляется закономерность, присущая изучаемому явлению или процессу.

Устойчивые пропорции в экономических явлениях и процессах проявляются при действии закона больших чисел. Моделирование и прогнозирование позволяют управлять массовыми экономическими явлениями и процессами и предвидеть их развитие. Для моделирования и прогнозирования социально-экономических явлений и процессов решающее значение имеет принцип взаимной связи и взаимной обусловленности явлений. Для того, чтобы глубоко понять явление, необходимо изучить внешние и внутренние причинные взаимосвязи, познать конкретное состояние и условия его возникновения и существования.

СТАТИСТИКА ПРЕДПРИЯТИЙ И БИЗНЕС-СТАТИСТИКА

Купить Это пособие предназначено главным образом для менеджеров, экономистов, бизнесменов, маркетологов и должно помочь им при решении практических задач, связанных с обработкой анализом статистической информации в среде версий При управлении предприятием ежедневно приходится решать задачи, связанные с различными производственными вопросами, среди которых и сбыт готовой продукции, и оптимизация поставок, и повышение эффективности работы персонала.

Если руководство компании и персонал серьезно думают о перспективах своей работы, собирают и анализируют информацию о результатах своей деятельности, пытаются выделить закономерности для принятия обоснованных решений, то данное практическое руководство обеспечит их инструментарием для решения задач с использованием статистических методов и покажет, как их правильно и эффективно применять. В книге рассматриваются основные статистические концепции, описаны методы проверки гипотез о средних и дисперсиях, методы определения наличия и величины связи между факторами корреляционный и дисперсионный анализ , методы получения зависимостей регрессионный анализ, анализ временных рядов.

Захарченко Н. И. Бизнес-статистика и прогнозирование в MS Excel: самоучитель / Н. И. Захарченко. - Москва: Диалектика, Ответы на вопросы: с.

Настоящая публикация не содержит ни кода, ни картинок, поскольку суть вопроса несколько шире, а на конкретные вопросы всегда можно ответить в комментариях. За последние пару лет мне довелось применять для решения весьма разнообразных задач в различных вертикалях. Естественно, что применение заведомо подразумевает решение задач, связанных с той или иной математической обработкой цифровых данных, а разнообразность задач определялась, в первую очередь, самой предметной областью в которой эти прикладные задачи возникали.

Частично отдельные задачи кратко упоминались в предыдущих публикациях. Разные предметные области, от земли АПК и заканчивая применением для прикладных задач с использованием летательных аппаратов, вплоть до космических. Накопленная практика позволяет утверждать, что изначальный кредит доверия в , сопутствующую экосистему и коммьюнити оказался полностью оправданным.

Бизнес статистика и прогнозирование Часть 2 4

    Узнай, как мусор в"мозгах" мешает тебе эффективнее зарабатывать, и что можно сделать, чтобы очистить свой ум от него полностью. Кликни здесь чтобы прочитать!