Predict Sales and Forecast Trends in Google Sheets

4.4
별점

25개의 평가

제공자:

2,958명이 이미 등록했습니다.

학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Understand how forecasting supports decision-making and identify use cases for forecasting trends.

Visualize and statistically examine the data by testing the slope of the regression line and creating a line chart.

Conduct linear regression and compare trend forecasting to other techniques.

2 hours
초급
다운로드 필요 없음
분할 화면 동영상
영어
데스크톱 전용

By the end of this project, you will understand use cases for conducting forecasts in your workplace and be able to confidently conduct a trend forecast in any spreadsheet software. You will also understand when it is necessary to refine a model to improve the accuracy of forecasted trends. There are many times when having a crystal ball might be useful and it’s natural to leverage trusted predictions of future outcomes to prepare and drive best results. Predictions come our way in the form of the forecasted data we consume regularly in our personal and business lives. This data covers everything from the weather to projected investment returns. At work we use forecasted data for a multitude of purposes including developing strategies, budgets, to provide the right amount of resources to meet demand, and to create the best customer experience possible. In this course, you will build baseline prediction skills with statistical forecasting by designing, creating, and interpreting a sales trend forecast. You will do this as we work side-by-side in the free-to-use software Google Sheets. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

개발할 기술

  • Predict Sales

  • Forecasting

  • Feature Engineering

  • Trend Analysis

  • Business Intelligence

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Understand how forecasting supports decision-making and access Google Sheets.

  2. Identify use cases for forecasting trends.

  3. Understand and recognize linear and exponential growth.

  4. Visualize and statistically examine the data by testing the slope of the regression line and creating a line chart.

  5. Conduct linear regression and compare trend forecasting to other techniques.

  6. Understand how to evaluate models and when to apply feature engineering techniques to improve prediction accuracy.

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

안내 프로젝트를 구매하면, 시작에 필요한 파일과 소프트웨어가 포함된 클라우드 데스크톱 작업 영역에 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있으며, 주제 전문가의 단계별 동영상 지침 등 프로젝트 완료에 필요한 모든 것이 제공됩니다.

귀하의 작업 영역에는 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에 맞게 용량이 지정된 클라우드 데스크톱이 포함되어 있으므로 모바일 기기에서는 안내 프로젝트를 이용할 수 없습니다.

안내 프로젝트 강사는 해당 주제의 전문가로서, 해당 프로젝트 영역이나 도구, 기술에 대한 경험이 풍부하며 전 세계 수백만 명의 학습자와 지식을 적극적으로 공유합니다.

안내 프로젝트에서 생성된 파일은 모두 다운로드하고 보관할 수 있습니다. 클라우드 데스크톱에 접속한 상태에서 '파일 브라우저'를 사용하여 파일을 다운로드할 수 있습니다.

안내 프로젝트는 환불이 불가능합니다. 전체 환불 정책 보기

안내 프로젝트에는 재정 지원이 제공되지 않습니다.

안내 프로젝트의 청강은 할 수 없습니다.

페이지 상단에서 이 안내 프로젝트에 대한 경험 수준을 누르면 우선적으로 알아야 하는 지식을 확인할 수 있습니다. 안내 프로젝트의 단계마다 강사가 차례대로 안내해 드립니다.

네, 브라우저를 통해 이용할 수 있는 클라우드 데스크톱에서 안내 프로젝트 완료에 필요한 모든 것을 이용할 수 있습니다.

브라우저의 분할 화면 환경에서 바로 작업을 완료하여 학습할 수 있습니다. 화면 왼쪽에 있는 작업 영역에서 작업을 완료할 수 있습니다. 화면 오른쪽에서는 강사의 단계별 프로젝트 안내를 볼 수 있습니다.