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Auto Sales Analysis

Informations détaillées des ventes automobile peut être utile aux constructeurs automobiles, équipementiers, analystes et journalistes. Les rapports qui comprennent totaux actuels par rapport historique pour le mois, l'année civile à ce jour, l'année-modèle à jour et le total des ventes de 12 mois peuvent donner un look très claire à venir. D'autres techniques d'analyse montrent quelques-unes des nombreuses façons de comparer les données sur les ventes d'automobiles. Marque classement

outils analytiques Marque rang placent les marques dans l'ordre, de la meilleure vente pour le pire, dans une année civile à jour totale ventes résumé. Les variations en pourcentage des périodes de temps similaires sont un outil précieux pour l'analyse des tendances.
Taille et

petites voitures de catégorie compacte, voitures de taille moyenne, voitures de luxe, les véhicules utilitaires sport , les camionnettes et les fourgonnettes ont tous leurs bases de clients distincts. Lorsque l'évolution des ventes récentes sont affichées par le groupe, l'information devient plus fiable. Briser l'information un niveau plus bas, par les petites ou de taille micros, ajoute des détails sur les résultats.

Analyse de régression

prévision des ventes d'automobiles en utilisant une analyse de régression introduit des variables macro-économiques comme le revenu personnel de la famille dans l'analyse des ventes d'automobiles. Le revenu personnel est un prédicteur utile parce que les ventes d'automobiles sont une variable saisonnière, mais le revenu des particuliers est pas. La régression peut être une technique de prévision à très précieuse tant que le prévisionniste est conscient que lorsque vous travaillez avec des données de séries chronologiques, un modèle de régression peut ne pas exploiter la dimension du temps, sauf les variables sont choisies avec soin. Les prévisionnistes devraient envisager décalé et /ou variables dérivées de l'équation de prévision ainsi que des variables historiques, ainsi que leurs valeurs actuelles, sont utilisés dans la prévision.