データ分析の本来の目的は、経営判断をサポートする情報・資料を作成することです。
　企業経営において、重要な経営計画・販売計画策定時に、必要となるのが製品別・サービス別の売上データ分析と予測値の算出であります。売上予測値の精度が高ければ無駄なコストや無駄な投資を避けることができます。
　本セミナーは、過去の売上実績データを分析し、分析結果から予測値を算出するプロセスをExcelの基本機能を活用して解説します。
いろいろな事例で、分析のプロセスをわかりやく解説しますので、統計の知識がない方でも理解できるセミナー内容です。

1. 売上データ分析の基本
   1. 既存の売上データから変化の法則性を見出す
   2. 売上データと関連データの関係性を見出す
   3. 売上高データを分析することの意味
   4. 傾向分析と要因分析
   5. 要因分析は比率を活用して行う
2. 売上予測について
   1. 売上予測の本来の目的
   2. 作業の手順
   3. 売上予測の基本的な考え方
   4. 今回セミナーで使用するエクセルの分析ツール
3. データの法則性を読み取ること
   1. データの法則性を読む
   2. 他のデータとの関連性を読む
4. 傾向線と関数を活用した予測分析
   1. グラフでできる予測分析
   2. 関数できる予測分析
      • 【演習①】 日本の人口の変化を傾向線から読む
      • 【演習②】 ある進学塾の売上高の推移
   3. 気温の変化からの予測分析
   4. 予測値と実績の誤差の確認
   5. 季節変動を考えた売上予測
5. 相関分析と回帰分析からの売上予測
   1. 売上の変動要因をみつけ、その要因から予測値を算出
      • 【演習③】 営業担当者別の活動実績と販売個数
   2. 売上の変動要因 (定性情報) をみつけ、その要因を分析する
   3. 定性情報の数量化
      • 【演習④】 定性情報の分析
      • 【演習⑤】 サイトのアクセス数と販売実績
      • 【演習⑥】 外部資料を組み合わせる
      • 【演習⑦】 「人口変化」から日本のGDPを予測
      • 【演習⑧】 自店の販促とライバル店の販促
6. B to Bの売上予測
   1. 業界他社の分析
   2. 影響を与える要因を分析
      • 【演習⑨】 将来の市場規模を予測する
7. 予測のしやすさ、予測のしにくさ
8. 売上予測を活用するためのポイント