未来がどうなるかは誰にもわかりませんが、グラフは、過去の経験に基づいて未来を予測するのに役立つ便利なツールです。 たとえば、グラフが売上高の上昇傾向を示している場合、変数が変化しない限り、売上高が上昇傾向を継続するという合理的な予測を行うことができます。
グラフの値を認識します。 人がデータのスプレッドシートを見ているとき、傾向に気付くのは難しいかもしれません。 そのデータをグラフに変換すると、同じ情報を別の方法で見ることができます。 グラフを使用すると、生データを表示したときにそれほど明白ではない傾向に気づきやすくなり、予測がはるかに簡単になります。
グラフに大量のデータサンプルを含めます。 多くの産業は短期的には衰退しますが、長期的には一貫した傾向を示しています。 たとえば、米国の株式市場は短期的にはボラティリティを示すことがよくありますが、長期的に見ると一貫した成長を示しています。 正確な予測を行うために、グラフに十分なデータが含まれていることを確認してください。
グラフで傾向を探します。 たとえば、アイスクリームパーラーの売り上げは、冬の数か月で減少し、夏の数か月で回復する可能性があります。 数年間の売上をカバーするグラフを表示すると、この傾向が示される可能性があります。 数年にわたってこの傾向が繰り返されているのを見ると、グラフから、来年のアイスクリームの売り上げは1月に低く、7月に高くなると合理的に予測できます。
グラフがトレンドから逸脱している場所を観察します。 たとえば、アイスクリームパーラーが1年7月に火事になり、ドアを閉めた場合、その間は売り上げが減少します。 これは、グラフに示されている一般的な傾向からの逸脱になります。 偏差が表示されたら、偏差の原因となる可能性のある変数を特定してください。 次に、将来の売上についてグラフから予測するときに、これらの変数を考慮に入れます。
特定の種類のグラフを分析します。 線グラフを使用すると、線グラフは一定期間の変化を示すため、予測を行うのはかなり簡単です。 過去のパフォーマンスを線グラフで確認し、将来のパフォーマンスを予測できます。 棒グラフと円グラフでは、さまざまな期間のグラフを比較し、2つの間の変化に注目して予測を行う必要があります。
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