如何借助Excel图表进行预测

林克斯公司在美国各地的高尔夫专卖店销售其高尔夫球杆。该公司知道，俱乐部对高尔夫球杆的需求因价格的不同而有很大差异。

事实上，在过去的12个月里，价格一直在变化，每个价格水平上的销量都被观察到了，如下数据表：

举例，12月价格为390美元时，售出6800套球杆。

现在公司想要估计需求和价格之间的关系，然后使用这个估计的关系来回答以下问题：

如果定价调整为400美金一套，那么预测销量将会是多少？

现在给各位5分钟思考，如何解决此问题。

。。。。。。

是不是有点没头绪，我就不绕弯子了，直接给出解决方案。

首先，

画个散点图

以价格为X，需求为Y，画一个简单的散点图。

大体可以看出来，和直觉一样，价格越高，销量越低，但是直觉无法回答“如果定价调整为400美金一套，那么预测销量将会是多少？”这一问题。

那么，如何办呢？

请看下一步。

添加趋势线

在散点图上分别添加三种类型的趋势线。

分别是线性、乘幂和指数：

记得，在设置趋势线的时候，在设置框的下方要勾选上“显示公式”：

得到三个公式

记录下3种趋势线的最佳拟合曲线方程的参数

这3个公式都属于一元线性预测的方程式，至于什么是“一元线性预测”，这里不作深入阐述，本篇主要是讲述操作步骤。

通过拟合曲线方程进行预测

3种拟合曲线方程的预测计算方式

这3个公式的表达式如下，x值在这里是价格，而y是预测销量：

线性：y = a + bx ( a指截距，b斜率）

乘幂：y = a*x^b ( a指常量，b指数）

指数：y = a*e(b*x)  ( a指常量，b指数）

所以在本例中，这3个公式的预测计算在excel里的表达是这样的：

线性：预测销量 = 截距 + 斜率*价格

乘幂：预测销量 = 乘幂常量*价格^乘幂指数

指数：预测销量 = 指数常量*EXP(指数指数*价格)

那么回到本问题的提问上来，“如果定价调整为400美金一套，那么预测销量将会是多少？”，答案就显而易见了，将上面公式里的价格写为400即可，得到如下答案：

计算过程如下：

线性：69.47 = 211.31 + -0.3546*400

乘幂：63.60 = 5871064*400^-1.9082

指数：65.45 = 466.51*EXP(-0.00491*400)

分别借助线性、乘幂和指数3种类型的趋势线所拟合出的拟合曲线方程，计算出在400美金价格下，高尔夫球杆的销量将是6947、6360、6545套（计算式里销量单位是百套，这里转化为套）。

是不是非常简单？!

那么，上面3种方式，得到的值，哪一个更值得信赖呢，我们下一篇揭晓对比方法。