Regression (Correlation) AnalysisCo

Regression (Correlation) Analysis

Correlation analysis is a statistical approach to forecasting that seeks to establish a relationship between sales and exogenous variables that affect sales, such as adver- tising, product quality, price, logistics service quality, and/or the economy. Past data on exogenous variables and sales data are analyzed to determine the strength of their relationship (e.g., every time the price goes up, sales of the product go down is a strong negative relationship). If a strong relationship is found, the exogenous variables can then be used to forecast future sales. Corporate, competitive, and eco- nomic variables can be used together in a correlation analysis forecast, thus giving it a broad environmental perspective. Correlation analysis can also provide statisti- cal value estimates of each variable. Thus, variables contributing little to the fore- cast can be dropped.
Correlation analysis is potentially one of the most accurate forecasting tech- niques available, but it requires a large amount of data. These large data demands also make correlation analysis slow to respond to changing conditions. Under- standing the advantages and disadvantages of correlation analysis helps clarify when it is more useful—as in longer-range (greater than six-month time horizon) corporate-level forecasts for which a large amount of data on exogenous variables is readily available.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์การถดถอย (สัมพันธ์)

การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เป็นวิธีการทางสถิติเพื่อการพยากรณ์ที่พยายามจะสร้างความสัมพันธ์ระหว่างการขายและตัวแปรภายนอกที่มีผลต่อการขายเช่น adver tising-คุณภาพของผลิตภัณฑ์, ราคา, คุณภาพการให้บริการโลจิสติกและ / หรือเศรษฐกิจ . ที่ผ่านมาข้อมูลกับตัวแปรภายนอกและข้อมูลการขายมีการวิเคราะห์เพื่อตรวจสอบความแข็งแรงของความสัมพันธ์ของพวกเขา (อีกรัม. ครั้งที่ราคาขึ้นไปทุกยอดขายของผลิตภัณฑ์ลงไปเป็นความสัมพันธ์เชิงลบที่แข็งแกร่ง) ถ้าความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งพบตัวแปรภายนอกนั้นจะสามารถใช้ในการคาดการณ์ยอดขายในอนาคต องค์กรตัวแปรในการแข่งขันและทางเศรษฐกิจสามารถนำมาใช้ร่วมกันในการคาดการณ์การวิเคราะห์ความสัมพันธ์จึงทำให้มันเป็นมุมมองด้านสิ่งแวดล้อมในวงกว้างการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ยังสามารถให้ข้อมูลประมาณการค่าทางสถิติ Cal-ของแต่ละตัวแปร ดังนั้นตัวแปรที่มีส่วนน้อยที่จะอยู่ข้างหน้าหล่อสามารถจะลดลง. การวิเคราะห์ความสัมพันธ์
อาจเป็นหนึ่งในการคาดการณ์ที่ถูกต้องที่สุดเทคโนโลยีทิ่ใช้ได้ แต่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก ข้อมูลเหล่านี้มีขนาดใหญ่ยังทำให้ความต้องการการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ช้าที่จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงเงื่อนไขภายใต้ยืนข้อดีและข้อเสียของการวิเคราะห์ความสัมพันธ์จะช่วยให้ความกระจ่างในเมื่อมันเป็นประโยชน์มากขึ้นเช่นเดียวกับในช่วงอีกต่อไป (มากกว่าขอบฟ้าเวลาหกเดือน) คาดการณ์ขององค์กรระดับที่ข้อมูลจำนวนมากกับตัวแปรภายนอกสามารถใช้ได้อย่างง่ายดาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิเคราะห์การถดถอย (ความสัมพันธ์)

วิเคราะห์ความสัมพันธ์เป็นวิธีการทางสถิติกับการคาดการณ์ที่พยายามสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรบ่อย และขายที่มีผลต่อการขาย เช่น adver tising คุณภาพสินค้า ราคา คุณภาพบริการโลจิสติกส์ หรือเศรษฐกิจ ข้อมูลตัวแปรบ่อยผ่านมาและข้อมูลการขายวิเคราะห์เพื่อกำหนดความแรงของความสัมพันธ์ (eกรัม ทุกครั้งที่ไปราคา ขายผลิตภัณฑ์ไปลงเป็นความสัมพันธ์เชิงลบแข็งแรง) ถ้าพบความสัมพันธ์ที่ดี ตัวแปรบ่อยสามารถนำไปใช้เพื่อการคาดการณ์การขายในอนาคต องค์กร การแข่งขัน และสิ่งแวดล้อม - nomic ตัวแปรสามารถใช้ร่วมกันในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของการคาดการณ์ จึง ทำให้มุมมองด้านสิ่งแวดล้อมกว้าง วิเคราะห์ความสัมพันธ์ยังสามารถให้ statisti cal ประเมินค่าของแต่ละตัวแปร ดังนั้น สามารถลบตัวแปรการสนับสนุนลำเลียงสา-หล่อน้อย.
วิเคราะห์ความสัมพันธ์อาจเป็นหนึ่งในสุดถูกต้องคาดการณ์เทคโนโลยี-niques ว่าง แต่ต้องการข้อมูลจำนวนมากได้ ความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ยังทำให้การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ช้าตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงเงื่อนไข ข้อดีและข้อเสียของการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่ช่วยชี้แจงเป็นประโยชน์ภายใต้ยืนอยู่ — ใน longer-range (มากกว่า 6 เดือนเวลาฟ้า) องค์กรระดับคาดการณ์จำนวนมากของข้อมูลในตัวแปรบ่อยจะพร้อม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

( Log (ความสัมพันธ์กันระหว่าง)การวิเคราะห์การวิเคราะห์ความ สัมพันธ์

เป็นวิธีการทางสถิติที่จะประมาณการที่พยายามจะสร้างความสัมพันธ์ระหว่างการขายและตัวแปร exogenous ที่มีผลกระทบต่อการขายเช่น adver - tising คุณภาพ ราคา ผลิตภัณฑ์ คุณภาพ ของบริการขนส่งและ/หรือทางเศรษฐกิจได้. ข้อมูลผ่านทางตัวแปร exogenous และข้อมูลการขายมีการวิเคราะห์เพื่อกำหนดความเข้มของความสัมพันธ์ของพวกเขา( EG .ทุกครั้งที่ราคาสูงขึ้นการขายของ ผลิตภัณฑ์ ที่ลงไปมีความสัมพันธ์เชิงลบ) หากความสัมพันธ์อันดีที่มีตัวแปร exogenous พบที่สามารถใช้ในการประมาณการยอดขายในอนาคตแล้ว บริษัทในการแข่งขันและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม - ตัวแปรธรรมา ภิบาล ทางเศรษฐกิจสามารถใช้ร่วมกันในการคาดการณ์การวิเคราะห์ความสัมพันธ์จึงเป็นการให้มุมมองด้านสิ่งแวดล้อมที่หลากหลายการวิเคราะห์ความสัมพันธ์กันจะสามารถจัดให้บริการ statisti - cal มูลค่าประมาณการปรับเปลี่ยนแต่ละห้องยัง ดังนั้นจึงเป็นตัวแปรสำคัญส่งผลน้อยมากที่จะหน้าที่ - หล่อสามารถลดลงได้การวิเคราะห์
ความสัมพันธ์อาจทำให้เกิดความเสียหายได้มากที่สุดแห่งหนึ่งได้อย่างแม่นยำการประมาณการทางด้านเทคนิค - niques ที่มีอยู่แต่ก็จำเป็นต้องใช้หน่วยความจำขนาดใหญ่ของข้อมูล ความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ได้ทำให้การวิเคราะห์ความสัมพันธ์กันอย่างช้าในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงเงื่อนไขในท่ายืนและผลเสียของการวิเคราะห์ความสัมพันธ์จะช่วยให้เกิดความชัดเจนเมื่อมันจะเป็นประโยชน์อยู่มากและในการคาดการณ์ได้อีกต่อไป(เส้นขอบฟ้ามากกว่าเวลาหกเดือน)ระดับองค์กรที่จำนวนเงินขนาดใหญ่ของข้อมูลในตัวแปร exogenous มีพร้อมอยู่แล้ว.