Vídeo: Como instalar o suplemento de Análise de Dados no Excel 2025
O termo regressão não soa tão ruim quanto suavização exponencial, mas é mais complicado, pelo menos em termos de matemática. E é por isso que a ferramenta de Regressão no suplemento Análise de Dados é conveniente. O complemento assume a responsabilidade pela matemática, assim como ocorre com médias móveis e suavização exponencial.
Você ainda precisa dar uma boa linha de base para as ferramentas no suplemento Análise de dados para obter resultados precisos.
Aqui está um rápido olhar para a previsão com regressão.
A idéia por trás da regressão é que uma variável tem uma relação com outra variável. Quando você é criança, por exemplo, sua altura tende a ter um relacionamento com sua idade. Então, se você quiser prever quão alto você será no próximo ano - pelo menos, até você parar de crescer - você pode verificar quantos anos você terá no ano que vem.
Claro, as pessoas diferem. Quando tem 15 anos, algumas pessoas têm 5 pés de altura, algumas são de 6 metros de altura. Em média, você pode prever com alguma confiança a altura de alguém em 15 anos. E você pode quase certamente prever que um kidlet recém nascido terá menos de 2 pés de altura.)
O mesmo vale para a previsão de vendas. Suponha que sua empresa venda produtos de consumo. É uma boa aposta que quanto mais publicidade você fizer, mais você vai vender. Pelo menos vale a pena conferir se existe um relacionamento entre o tamanho do seu orçamento de publicidade e o tamanho da receita de vendas. Se você achar que há um relacionamento confiável - e se você sabe o quanto sua empresa está disposta a gastar em publicidade - você está em uma boa posição para prever suas vendas.
Ou suponha que sua empresa comercialize um produto de especialidade, como portas de incêndio. (A porta de fogo é uma que é suposto ser resistente ao fogo por algum período de tempo, e há muitos deles em prédios de escritórios.) Ao contrário dos produtos de consumo, algo como uma porta de incêndio não tem que ser uma cor especial na prateleira ou ter um aroma mais fresco do que fresco. Se você está comprando portas de fogo, você deseja obter aqueles que atendem às especificações e são os mais baratos.
Então, se você estiver vendendo portas de fogo, desde que seu produto atenda às especificações, você gostaria de ter uma visão da relação entre o preço das portas de incêndio e quantos são vendidos. Então você verifica com seu departamento de marketing para descobrir o quanto eles querem que você cobra por porta, e você pode fazer sua previsão em conformidade.
O ponto é que na maioria das vezes você pode encontrar uma relação confiável entre uma variável (dólares de publicidade ou preço unitário) e outra (geralmente, receita de vendas ou unidades vendidas).
Você usa as ferramentas do Excel para quantificar esse relacionamento. No caso das previsões de regressão, você fornece ao Excel um par de linhas de base:
- Despesas de publicidade histórica e receitas históricas de vendas
- Quanto você cobra por porta de incêndio e quantas portas você vendeu, por exemplo,
Se você der Excel boas linhas de base, ele irá voltar para você com uma fórmula.
- O Excel lhe dará um número para multiplicar as vezes o quanto você espera gastar em publicidade e o resultado será sua receita de vendas esperada.
- Ou, por exemplo, o Excel lhe dará um número para multiplicar as vezes o custo unitário por porta e o resultado será o número de portas que você pode esperar vender.
É apenas um toque mais complicado do que isso. O Excel também fornece um número, chamado constante, que você precisa adicionar ao resultado da multiplicação. Mas, você pode fazer o Excel fazer isso por você.
