Der ultimative Leitfaden für Vorhersageanalysen in Excel

Einführung

Vorhersageanalysen werden in der modernen digitalen Welt immer wichtiger. Von der Prognoseleistung bis hin zur Aufdeckung von Trends haben Predictive Analytics das Potenzial, Ihre aktuellen Excel -Dashboards zu befördern. Mit den richtigen Ressourcen können sogar Anfänger ihre Dashboards von normal zu außergewöhnlich umwandeln. In diesem Artikel werden wir uns mit den Vorteilen von Vorhersageanalysen, den Tools und Ressourcen ansehen, die zur Nutzung dieser Technologie erforderlich sind, und einen hilfreichen Überblick über den gesamten Prozess.

Verständnis der Grundlagen der Vorhersageanalytik

Predictive Analytics ist eine Form der Datenanalyse, die eine Reihe von Techniken verwendet, um zukünftige Ergebnisse oder Muster auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Vorhersageanalysen können verwendet werden, um Entscheidungen oder in Anwendungen wie CRM -Systemen (Customer Relationship Management) zu informieren. Das Verständnis der Grundlagen von Predictive Analytics kann Ihnen helfen, Ihre Excel -Dashboards auf ein neues Niveau zu bringen.

Was ist Predictive Analytics?

Vorhersageanalytik ist der Prozess, Einblicke aus Daten zu erhalten, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen zu prognostizieren. Es kann auf jeden Bereich angewendet werden, in dem vergangene Leistungen genutzt werden können, um zukünftige Ergebnisse zu erwarten, von der Budgetierung bis zur Vorhersage von Umsatztrends. Predictive Analytics hilft Unternehmen dabei, Entscheidungen genauer, schnell und effizient zu treffen, und unterstützt die Entscheidungsfindung in Echtzeit. Vorhersageanalysen können verwendet werden, um umsetzbare Pläne zu entwickeln, die Prognosen verwenden, um proaktive und zeitnahe Entscheidungen zu unterstützen.

Beispiele für prädiktive Analysen

Vorhersageanalysen werden in verschiedenen Bereichen und Aktivitäten verwendet. Beispielsweise kann in Finanzdienstleistungen Vorhersageanalysen verwendet werden, um Aktienkurse oder wirtschaftliche Trends zu prognostizieren. Im Marketing wird Predictive Analytics verwendet, um Kundensegmentierungen zu erstellen oder den Erfolg von Kampagnen zu bestimmen. Im Gesundheitswesen können Vorhersageanalysen verwendet werden, um Gesundheitsprobleme zu antizipieren und zu verhindern, Krankheiten zu diagnostizieren und Versicherungsansprüche vorherzusagen.

Unterschiede zwischen prädiktiven Analysen und anderen Analysen

Die prädiktive Analytik unterscheidet sich auf wenige wichtige Weise von anderen Formen der Datenanalyse. Erstens ist die prädiktive Analytik zukunftsweisend, während andere Formen der Datenanalyse stärker auf eine retrospektive Analyse ausgerichtet sind. Zweitens erfordert die prädiktive Analytik große Datensätze und komplexe Algorithmen, um Erkenntnisse zu generieren, und es beinhaltet normalerweise das Erstellen von Modellen, um Vorhersagen zu treffen. In ähnlicher Weise beinhaltet Predictive Analytics die Verwendung von maschinellem Lernen, um die Ergebnisse zu antizipieren, während sich andere Formen der Datenanalyse mehr auf die Identifizierung von Mustern konzentrieren.

• Vorhersageanalyse sieht zukunftsweisend aus.
• Prädiktive Analytik erfordert große Datensätze und komplexe Algorithmen.
• Vorhersageanalyse beinhaltet das Erstellen von Modellen und die Verwendung maschineller Lernen.
• Andere Formen der Datenanalyse konzentrieren sich auf retrospektive Analysen und Identifizierungsmuster.

Vorbereitung Ihrer Excel -Dashboards für Vorhersageanalysen

Auswählen der richtigen Daten

Wann Vorbereitung Ihrer Excel -Dashboards Für Vorhersageanalysen ist die Auswahl der richtigen Daten ein entscheidender Schritt. Es ist wichtig sicherzustellen, dass Ihre Daten genau, aktuell sind und genügend Informationen enthält, um prädiktive Modelle genau zu erstellen. Berücksichtigen Sie die Arten von Daten, die Sie für Ihre Vorhersagemodelle benötigen, wie z. B. Kundenpräferenzen, Verkauf, Produktbewertungen und andere wichtige Informationen. Versuchen Sie außerdem, nach Mustern und Beziehungen in Ihren Daten zu suchen, die für eine spätere Vorhersagemodellierung nützlich sein können.

Reinigen und Sortieren von Daten für Vorhersagen

Sobald Sie die Daten identifiziert haben, die Sie für Predictive Analytics verwenden, besteht der nächste Schritt darin, Ihre Daten zu reinigen und zu sortieren. Dies beinhaltet das Entfernen irrelevanter Informationen, das Formatieren der Daten in das richtige Format und das Sortieren der Daten in aussagekräftige Kategorien, die für die Vorhersage nützlich sind. Während dieses Prozesses sollten Sie die Daten auch für Fehler oder Unregelmäßigkeiten wie fehlende oder falsche Daten überprüfen.

Formatieren Sie Ihr Excel -Dashboard für Vorhersageanalysen

Sobald Ihre Daten fertig sind, ist es an der Zeit, Ihr Excel -Dashboard für prädiktive Analysen zu formatieren. Gruppen Sie zunächst ähnliche Daten in Kategorien wie Kundentypen oder Verkaufsregionen, damit Trends und Muster leicht identifiziert werden können. Erwägen Sie außerdem, Vergleichsdiagramme und -grafiken hinzuzufügen, die die Korrelationen zwischen verschiedenen Datenpunkten veranschaulichen können. Fügen Sie schließlich alle Visualisierungen und analytischen Tools hinzu. Möglicherweise müssen Sie die Daten analysieren, z. B. Streudiagramme, Wärmekarten und Regressionslinien.

4. Erste Schritte mit prädiktiven Analysen in Excel

Predictive Analytics ist ein leistungsstarker und effektiver Weg, um Daten zu analysieren und Ihre vorhandenen Excel -Dashboards zu verbessern. In diesem Abschnitt werden wichtige Tipps zum Einstieg mit Ihren Vorhersagen angezeigt und Ihre Dashboards auf die nächste Stufe gebracht.

A. Zugriff auf die richtigen Werkzeuge in Excel

Microsoft Excel bietet mehrere integrierte Tools an, mit denen Trends und Muster in Daten analysiert und vorhergesagt werden können. Das Datenanalyse -Toolpak ist beispielsweise ein leistungsstarkes Tool, mit dem Trends analysiert, Korrelation und Ausreißer und Prognosewerte erfasst werden können. Darüber hinaus bietet Excel mehrere Vorhersagefunktionen, wie z.

B. Einrichten von Datenmodellen mit Ihren Daten

Sobald Sie die entsprechenden Tools für Ihre Datenanalyse und -vorhersagen ausgewählt haben, besteht der nächste Schritt darin, Datenmodelle einzurichten. Die Datenmodellierung ist der Prozess der Organisation und Analyse von Rohdaten, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die aus den Daten aussagekräftige Einblicke erstellen können. Beim Einrichten Ihrer Datenmodelle in Excel müssen Sie den entsprechenden Datensatz auswählen, der Ihren Vorhersageanforderungen am besten entspricht. Möglicherweise müssen Sie auch die Daten filtern und reinigen, um Ausreißer oder fehlerhafte Werte zu entfernen.

C. Hypothesen testen und Vorhersagen machen

Nachdem Ihre Datenmodelle eingerichtet sind, können Sie mit dem Testen von Hypothesen und Vorhersagen beginnen. Dazu können Sie verschiedene Excel -Funktionen verwenden, einschließlich der logest- und linest -Funktionen, mit denen der lineare Trend eines bestimmten Datensatzes berechnet werden kann. Die prognostizierten und prognostizierten Funktionen können auch verwendet werden, um zukünftige Werte vorherzusagen. Sobald Sie die Datenmodelle und Vorhersagen an Ihren Fingerspitzen haben, können Sie damit beginnen, ein ansprechendes, informatives Excel -Dashboard zu erstellen, das Ihnen aussagekräftige Einblicke in Ihre Daten gibt.

Vorhersagen in Excel machen

Wenn Sie Vorhersagen in Excel machen, können Sie die Datenerblicke erhöhen, die Sie von Ihren Dashboards erhalten können. Die Predictive Analytics -Technologie kann Ihnen dabei helfen, fundierte Vermutungen über die Art und Weise, wie sich Menschen, Märkte und Produkte in Zukunft verhalten. Die Einbeziehung dieser Analyseform in Ihre Dashboards bringt sie auf die nächste Stufe.

Schreiben von Formeln für Vorhersagen

Mit den integrierten Funktionen in Excel können Sie benutzerdefinierte Formeln erstellen, um Vorhersagen basierend auf den Daten in Ihrer Tabelle zu treffen. Dies kann einfache lineare Regressionen oder komplexere Vorhersagen wie multivariate Analyse umfassen. Um Ihre eigenen Formeln zu erstellen, benötigen Sie ein Verständnis für die grundlegende Programmierung sowie ein Verständnis des spezifischen Datensatzes, den Sie analysieren. Das Erlernen des Schreibens dieser Formeln ermöglicht es Ihnen, die Vorhersagen an Ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen.

Nutzung vorhandener Formeln

Eine Alternative zum Programmieren Ihrer eigenen Formeln besteht darin, vorhandene Excel -Funktionen zu verwenden, um Vorhersagen zu treffen. Excel verfügt über eine Reihe von Werkzeugen, mit denen Vorhersagen wie die linearen Regression, Polynomregression und logistische Regressionsfunktionen vorgestellt werden können. Abhängig von der Art der Vorhersage, die Sie benötigen, können Sie eine dieser Funktionen verwenden, um Vorhersagen basierend auf Ihren Daten zu generieren.

Vorhersagen raffinieren

Sobald Sie die Vorhersagen generiert haben, können Sie sie verfeinern, indem Sie die Parameter anpassen oder zusätzliche Daten in die Formel hinzufügen. Dies kann Ihnen helfen, genauere Vorhersagen zu erstellen und die Erkenntnisse aus Ihrem Dashboard zu verfeinern. Darüber hinaus können Sie andere erweiterte Excel -Funktionen wie die Datenvisualisierung verwenden, um weitere Einblicke aus den Vorhersagen zu erhalten.

Verwendung prädiktiver Analysen für Ihre Dashboards

Predictive Analytics kann einen wertvollen Einblick in die zukünftige Leistung Ihres Unternehmens bieten und Ihre Excel -Dashboards auf ein neues Niveau bringen. Durch die Verwendung von Vorhersageanalysen für Ihre Dashboards können Sie potenzielle Möglichkeiten erkennen und entsprechend planen.

Verbinden Sie die Vorhersagen mit Ihrem Dashboard

Der erste Schritt zur Verwendung von Vorhersageanalysen für Ihre Dashboards besteht darin, eine Verbindung zwischen den Vorhersagen und dem Dashboard herzustellen. Dies kann durch die Kopplung der prädiktiven Erkenntnisse mit vorhandenen Daten im Dashboard erfolgen. Auf diese Weise können Sie schnell auf die Vorhersagen zugreifen und leicht aussagekräftige Schlussfolgerungen ziehen.

Halten Sie das Armaturenbrett auf dem neuesten Stand

Es ist wichtig, Ihr Dashboard über die neuesten Daten und Vorhersagen auf dem Laufenden zu halten. Dies kann durch Planen automatischer Aktualisierungen im Dashboard erfolgen, um sicherzustellen, dass alle relevanten Informationen immer aktuell sind. Dies wird Ihnen helfen, immer der Kurve voraus zu sein und potenzielle Möglichkeiten zu nutzen.

Sinnvolle Schlussfolgerungen ziehen

Der letzte Schritt zur Verwendung von Vorhersageanalysen für Ihre Dashboards besteht darin, aus den Daten aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen. Dies kann durch Analyse der Daten erfolgen, um festzustellen, wie sich Änderungen in bestimmten Metriken auf andere auswirken können. Beispielsweise können Sie untersuchen, wie sich Änderungen des Umsatzes auf die Produktionskosten auswirken können oder wie Änderungen der Kundennachfrage die Erfüllungszeiten auswirken können.

Wenn Sie die potenziellen Beziehungen zwischen verschiedenen Metriken verstehen, können Sie die prädiktive Analytik nutzen, um sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen, die Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und potenzielle Möglichkeiten zu nutzen.

Abschluss

In diesem Blog -Beitrag wurde untersucht, wie Sie prädiktive Analysen verwenden, um Ihre Excel -Dashboards auf ein neues Niveau zu bringen. Wir haben die Grundlagen der prädiktiven Analysen, einschließlich der Geschichte und Definitionen sowie der Funktionsweise der Software und der Arten von Analysen, die sie beinhaltet, diskutiert.

Wir haben auch die verschiedenen Möglichkeiten untersucht, wie prädiktive Analysen Ihre Excel -Dashboards verbessern können, z. Schließlich haben wir einige Beispiele für prädiktive Analysen in Aktion gesehen und die potenziellen Anwendungen der Technologie untersucht.

Zusammenfassung des Artikelinhalts

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieser Blog -Beitrag einen Überblick über Predictive Analytics, wie er zur Verbesserung von Excel -Dashboards und seiner potenziellen Anwendungen verwendet werden kann.

Weitere Vorhersageanalysen untersuchen

Nachdem Sie mehr über Vorhersageanalysen und Excel -Dashboards wissen, ist es an der Zeit, Ihr Wissen weiter zu übernehmen und das Potenzial dieser leistungsstarken Kombination zu untersuchen. Für weitere Untersuchungen stehen viele verschiedene Tools und Techniken zur Verfügung, einschließlich Algorithmen für maschinelles Lernen und Anwendungen für künstliche Intelligenz.

Wenn Sie mehr über die Vorhersageanalyse und darüber erfahren möchten, wie Sie Ihre Excel -Dashboards verbessern können, stehen sowohl online als auch offline viele Ressourcen zur Verfügung. Von Büchern und Tutorials bis hin zu Websites und Webinaren finden Sie die Informationen und Ratschläge, die Sie benötigen, um die Technologie optimal zu nutzen.