Statistiske beregninger er en uundværlig del af dataanalyse, især i en E-handelskontekst. Den historiske dataanalyse gør det muligt at beregne sandsynligheder, som er afgørende for virksomheder. I denne vejledning lærer du, hvordan du kan beregne sandsynligheder ved hjælp af Poisson-distributionen i Excel baseret på et case-eksempel fra en undersøgelse.
Vigtigste erkendelser Poisson-distributionen gør det muligt at bestemme sandsynligheden for begivenheder, der forekommer inden for en fast tidsramme. I dette eksempel beregner du sandsynligheden for, at mere end to, men højst fire kunder køber noget i en E-handelsbutik inden for en time, samt sandsynligheden for, at mere end to kunder samlet set køber noget.
Trin-for-trin vejledning
Lad os starte med at beregne sandsynlighederne for de beskrevne begivenheder.
Trin 1: Forstå grundlæggende om Poisson-distributionen
Først og fremmest er det vigtigt, at du forstår, hvad Poisson-distributionen er. Denne diskrete sandsynlighedsfordeling bruges til at kvantificere antallet af begivenheder i faste tidsperioder. I det aktuelle eksempel har vi en gennemsnitlig værdi på fem køb pr. time. Dette formuleres som en lambda-værdi (λ = 5).
Trin 2: Forbered data i Excel
Åbn Excel og forbered en ny tabel. Sørg for at have de relevante parametre (lambda og antallet af ønskede begivenheder) tydeligt markeret.
Trin 3: Find sandsynligheder for kundekøb
Til det første scenarie ønsker du at beregne sandsynligheden for, at mere end to og højst fire kunder køber noget. Til dette skal du beregne sandsynlighederne for to og fire kunder og derefter finde differensen mellem dem.
Trin 4: Brug Excel-formel til Poisson-distributionen
Bruk funktionen POISSON.VAHRSCHEINLICHKEIT til at beregne sandsynlighederne. Formlen er som følger:
- For to købere: =POISSON.VAHRSCHEINLICHKEIT(2; 5; VAHR).
- For fire købere: =POISSON.VAHRSCHEINLICHKEIT(4; 5; VAHR).
Trin 5: Tolke resultaterne
Efter anvendelse af formlerne får du to sandsynligheder, f.eks. 12% for to kunder og 44% for fire kunder. Træk nu sandsynligheden for to købere fra sandsynligheden for fire købere, hvilket giver dig en sandsynlighed på 32% for, at mere end to, men højst fire kunder køber noget.
Trin 6: Beregn yderligere sandsynligheder
Nu handler det om at beregne sandsynligheden for, at mere end to kunder køber i din E-handelsbutik. Til dette beregner du først sandsynligheden for præcist to købere og trækker dette resultat fra 1.
Trin 7: Brug Excel-formel for mere end to købere
Excel-formlen er som følger: =1 - POISSON.VAHRSCHEINLICHKEIT(2; 5; VAHR). Dette giver dig sandsynligheden for, at mere end to kunder køber noget, som i dette tilfælde er 88%.
Trin 8: Opsamling af resultater
Når du har udført alle beregninger, noterer du de væsentlige sandsynligheder. Du har opdaget, at sandsynligheden for, at mere end to, men højst fire kunder afgiver ordrer, er 32%, mens sandsynligheden for, at mere end to kunder samlet set køber noget, er 88%.
Opsamling
I denne vejledning har du lært, hvordan du kan bruge Poisson-distributionen til at beregne sandsynligheder i Excel. Du har udført trin for at beregne og fortolke sandsynligheder for specifikke begivenheder.
Ofte stillede spørgsmål
Hvad er Poisson-distributionen?Poisson-distributionen er en diskret sandsynlighedsfordeling, der angiver, hvor mange gange en begivenhed forekommer i en fast tidsperiode.
Hvordan beregner jeg sandsynligheder med Poisson-distributionen i Excel?Du bruger funktionen POISSON.VAHRSCHEINLICHKEIT til at beregne sandsynligheder for forskellige værdier.
Hvad betyder en lambda-værdi på 5?En lambda-værdi på 5 betyder, at der i gennemsnit forekommer fem begivenheder (f.eks. køb) i den definerede tidsperiode (f.eks. en time).
Hvilke værdier skal jeg angive for Poisson-distributionen?Du skal angive antallet af ønskede begivenheder (x), gennemsnittet (λ) og om du vil beregne kumulative sandsynligheder.
Hvorfor er Poisson-distributionen vigtig for E-handel?Poisson-distributionen hjælper med at analysere købsmønstre og forudsige sandsynligheden for kundeaktiviteter, hvilket kan støtte vigtige beslutninger inden for marketing og lagerstyring.
