Главная / Электронные курсы / Коммерческий блок (маркетинг, продажи, BI) / Прогнозирование продаж 3. Прогнозные модели на основе многофакторной регрессии
Прогнозирование продаж 3. Прогнозные модели на основе многофакторной регрессии
О курсе:
Специализированный
Если вы освоили методику сезонной декомпозиции и экспоненциального сглаживания, то вы уже представляете, что данные методики позволяют учитывать тренд и сезонность, но абсолютно не могут учесть влияние других дополнительных факторов.
Многофакторная регрессия – единственный метод прогнозирования, который позволяет учитывать сразу несколько факторов, оказывающих влияние на продажи.
Более того, регрессионный анализ позволяет численно оценить вклад каждого фактора в изменения продаж. Например, на основе регрессионного анализа можно оценить «чистое» влияние кризиса, влияние рекламы и акционной активности (будет рассмотрено в курсе «Оценка эффекта акций/мероприятий. Часть 2. На основе регрессионного анализа») и т.п. Регрессия – это базис для статистического прогнозирования продаж новых продуктов. Регрессия обладает максимальной аналитичностью и гибкостью.
В целом, регрессионный анализ помогает решать три задачи:
• строить прогнозы с учетом различных факторов;
• разрабатывать сценарии продаж;
• анализировать факторы, оказывающие влияние на продажи.
Этот курс замыкает тройку самых востребованных методик бизнес-прогнозирования. 3 указанных подхода создадут Вам фундамент базовых знаний, достаточный для того, чтобы стать профессиональным прогнозистом.
Многофакторная регрессия – единственный метод прогнозирования, который позволяет учитывать сразу несколько факторов, оказывающих влияние на продажи.
Более того, регрессионный анализ позволяет численно оценить вклад каждого фактора в изменения продаж. Например, на основе регрессионного анализа можно оценить «чистое» влияние кризиса, влияние рекламы и акционной активности (будет рассмотрено в курсе «Оценка эффекта акций/мероприятий. Часть 2. На основе регрессионного анализа») и т.п. Регрессия – это базис для статистического прогнозирования продаж новых продуктов. Регрессия обладает максимальной аналитичностью и гибкостью.
В целом, регрессионный анализ помогает решать три задачи:
• строить прогнозы с учетом различных факторов;
• разрабатывать сценарии продаж;
• анализировать факторы, оказывающие влияние на продажи.
Этот курс замыкает тройку самых востребованных методик бизнес-прогнозирования. 3 указанных подхода создадут Вам фундамент базовых знаний, достаточный для того, чтобы стать профессиональным прогнозистом.
On-line
от 7 200 руб.
Доступ: 30 дней
Данный курс требует предварительных знаний. Их отсутствие может помешать успешному прохождению данного курса.
Используемое ПО: MS Excel
Данный курс целесообразно изучать после курсов «Прогнозирование продаж 2. Прогнозные модели на основе экспоненциального сглаживания», «Причинно-следственный анализ. Часть 2. Проверка гипотез и предположений».
После данного курса мы рекомендуем пройти обучение по курсу «Анализ причин отклонений "факт-план"» или «Прогнозирование с помощью метода ARIMA»
Сертификат об успешном окончании курса предоставляется только в случае успешного выполнения итогового тестирования (нижний порог составляет 80% верных ответов, на выполнение теста дается 2 попытки)
Пройти курс
Курс включает в себя видеоматериалы и тесты. Вам будет предоставлена видеозапись (видеозаписи) и возможность сдать тест. Это самый лучший вариант быстро ознакомиться с идеями аналитических инструментов, понять, как они работают, в чем их сильные и слабые стороны. Это первичное знакомство с возможностями аналитических инструментов.
Программа
• Общая логика моделирования и прогнозирования• Описание регрессионного анализа
• Алгоритм регрессионного анализа с фиктивными (DUMMY) переменными
• Пример
• Техника фиктивных (DUMMY) переменных
• Какие коэффициенты интерпретировать в регрессии?
• Особенности интерпретации DUMMY переменных для:
– изменения тренда
– структурного сдвига
– однократного выброса
– серии выбросов
• Прогнозирование