营销分析：使用 Excel 进行预测模型
掌握营销分析| 预测和时间序列分析| 销售预测| 在 Excel 中构建预测模型
讲师：Start-Tech Academy
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你将学到什么
- 熟练使用 Excel 求解器等强大工具创建预测模型
- 了解两种最常用的预测工具：简单线性和简单多元回归
- 了解如何估计销售的趋势和季节性方面
- 学习使用移动平均比率预测方法生成预测
- 使用冬季方法使用动态趋势和季节指数进行预测
- 了解在很少或没有产品销售历史记录的情况下对新产品发布的预测
- 了解如何使用 S 曲线来预测新产品的销量
- 了解如何使用流行的巴斯扩散模型在产品上市之前预测产品销量
- 深入了解线性回归问题的数据收集和数据预处理
- 了解如何解释线性回归模型的结果并将其转化为可行的见解
要求
- 您将需要一台安装了任意版本 Excel 的 PC
- 基本了解 Excel 操作，例如打开、关闭和保存文件
描述
您正在寻找一门完整的课程，了解预测模型和预测分析，以推动涉及生产计划、库存管理、人力规划、需求预测和许多其他业务部分的业务决策，对吧？
您已经找到了正确的营销分析：使用 Excel 进行预测模型！本课程教授您需要了解的有关不同预测模型的所有信息，以及如何使用高级 Excel 工具在 Excel 中实施这些模型来设计预测分析。
完成本课程后，您将能够：
- 实施预测分析和预测模型，例如简单线性、简单多元回归、移动平均比率、针对趋势和季节性的指数平滑的 Winter 方法、著名的 Bass 扩散模型等等。
- 使用 Excel 求解器插件实施准确的预测分析，增加公司的收入/利润
- 自信地练习、讨论和理解组织使用的不同预测分析策略和预测模型
- 使用预测分析技术和各种预测模型创建需求预测策略。
本课程将如何帮助您？
所有参加营销分析：使用 Excel 进行预测模型课程的学生都会获得可验证的结业证书。
如果您是业务经理或高管，或者想要学习预测分析和预测模型并将其应用于实际业务问题的学生，本课程将为您提供坚实的基础，教您最流行的预测模型以及如何实施它以进行有效的需求预测和设计预测分析技术。
为什么要选择这门课程？
我们相信以身作则。本课程也不例外。每个部分的主要重点是通过操作示例向您传授有关预测分析、需求预测、预测模型的概念。每个部分都包含以下组件：
- 不同预测模型和预测分析技术的理论概念和用例
- 有关在 Excel 中实施预测模型和预测分析技术进行需求预测的分步说明
- 可下载的 Excel 文件，其中包含有关预测模型和预测分析的每个讲座中使用的数据和解决方案
- 课堂笔记和作业，用于复习和练习需求预测、预测模型和预测分析技术的概念
我们为每种策略创建模型的实践课程是本课程与任何其他在线课程的区别所在。
是什么让我们有资格教您？
该课程由 Abhishek 和 Pukhraj 教授。作为全球分析咨询公司的经理，我们帮助企业使用分析解决其业务问题，并利用我们的经验将营销和数据分析的实际方面纳入本课程
我们还是一些最受欢迎的在线课程的创建者 – 注册人数超过 170,000 人，并有数千条 5 星级评论，如下所示：
这非常好，我喜欢这样一个事实：外行人都能理解给出的所有解释 – Joshua
感谢作者的精彩课程。你是最棒的，这门课程值得任何代价。- 雏菊
我们保证
教学学生是我们的工作，我们致力于此。如果您对课程内容、练习表或与任何主题相关的任何内容有任何疑问，您可以随时在课程中发布问题或直接给我们发送消息。
下载练习文件、参加测验并完成作业
每堂课都附有课堂笔记供您遵循。您还可以参加测验来检查您对概念的理解。每个部分都包含一个练习作业，供您实际实施您的学习。
本课程涵盖哪些内容？
了解未来销售将如何变化是经理做出数据驱动决策所需的关键信息之一。在本课程中，我们将探讨如何使用预测模型来
- 查看时间序列数据中的模式
- 根据模型进行预测
让我向您简要介绍一下该课程
- 第 1 节 – 简介
在本节中，我们将了解课程结构
- 第 2 部分 – 预测基础知识
在本节中，我们将讨论预测的基础知识，还将学习在 Excel 中创建简单线性回归模型的最简单方法
- 第 3 节 – 为回归模型准备数据
在本节中，您将了解需要逐步采取哪些操作来获取数据，然后为分析做好准备，这些步骤非常重要。
我们首先了解业务知识的重要性，然后我们将了解如何进行数据探索。我们学习如何进行单变量分析和双变量分析，然后讨论异常值处理和缺失值插补等主题。
- 第 4 节 – 使用回归模型进行预测
本节从简单线性回归开始，然后介绍多元线性回归。我们已经介绍了每个概念背后的基本理论，但没有对其进行过多的数学处理，以便您了解该概念的来源以及它的重要性。不过即使看不懂，只要按照实战讲座中的方法学会如何运行和解释结果就可以了。
我们还研究了如何量化模型的准确性、F 统计量的含义是什么、自变量数据集中的分类变量如何在结果中解释。
- 第 5 节 – 处理节日促销等特殊活动
在本节中，我们将学习如何合并星期效应、月份效应或任何特殊事件（例如假期、发薪日等）的效果。
- 第 6 节 – 确定预测的季节性和趋势
在本节中，我们将了解趋势和季节性，以及如何使用求解器开发加法或乘法模型来估计趋势和季节性。我们还将学习如何使用移动平均线来消除季节性，以便轻松查看销售趋势。
- 第 7 节 – 处理随时间变化的趋势和季节性
在本节中，我们将了解冬季方法，该方法会改变每个时期的趋势和季节性指数估计，比其他方法更有可能跟上变化。
- 第 8 节 – 新产品的预测模型
在本节中，我们将学习预测新产品销售的技术。当我们很少或没有历史数据时，很难进行预测。当我们的数据很少时，可以使用S曲线，甚至可以在产品上市之前使用著名的低音扩散模型来预测产品销售情况。
本课程中的一些示例来自《营销分析：使用 Microsoft Excel 进行数据驱动的技术》一书[ Winston，Wayne L.]。我们建议任何有志成为营销分析师的人将本书作为阅读材料。
我非常有信心该课程将为您提供与预测分析、预测模型和需求预测策略相关的必要知识和技能；立即看到您工作场所的实际好处。
继续点击注册按钮，我们将在本课程有关预测分析和预测模型的第 1 课中与您见面！
干杯
思达科技学院
本课程适合谁：
- 任何有兴趣掌握从初级到高级的预测模型的人
