금융 판매 및 Excel: 실용적인 데이터 분석

통계 분석은 금융 영업에서 성공에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이 안내서에서는 국제 투자은행 콘트롤러팀의 매출을 조사하기 위해 Excel을 사용하는 방법을 배웁니다. 지난 100주의 데이터를 분석하여 영업에 관한 소중한 통찰을 얻는 것이 목표입니다. 기술적 통계와 귀납적 통계를 활용하고 상관 관계 및 회귀 분석에 관심을 가지십시오. 주의를 기울여서 Excel에서 직접 적용할 수 있는 실용적 응용 프로그램에 초점을 맞춥니다.

주요 Insights

• 금융 영업에서 포괄적 데이터 분석에 Excel 사용
• 기술적 및 귀납적 통계 분석 수행
• 계산 오류를 방지하기 위해 데이터 선택 및 필터링의 중요성
• 더 나은 가시성을 위해 다른 작업을 위한 별도의 Excel 시트 작성

단계별 안내서

단계 1: Excel 파일 준비

사례 연구를 효과적으로 수행하기 위해 Excel 파일을 준비해야 합니다. 새로운 Excel 작업 폴더를 생성하고 사례 연구의 각 부분에 대한 별도의 작업 시트를 작성하십시오. 작업 내용을 쉽게 볼 수 있으며 작업을 보다 쉽게 할 수 있도록 이름을 지정하십시오.

당신은 Shift + F11 입력으로 쉽게 자동화할 수 있으며 부분 작업 페이지를 생성할 수 있습니다. 각 작업에 따라 시트의 이름을 지정하여 빠르게 액세스할 수 있도록 해 주세요.

단계 2: 데이터 구조 이해

분석을 시작하기 전에 사용 가능한 데이터 세트의 구조를 정확히 살펴보십시오. 데이터에는 칼린더 주차, 매출액, 영업팀, 직원 수 및 주간 전화 횟수 등 여러 가지 특성이 포함되어 있습니다.

필요한 모든 정보가 있는지 확인하고 데이터가 정확하고 완벽한지 확인하십시오. 분석을 시작하기 전에 원본 데이터가 실수로 손상되는 것을 방지하기 위해 데이터를 별도의 작업 시트로 복사하는 것이 좋습니다.

단계 3: 기술적 통계에 편입하기

데이터를 준비한 후 사례 연구의 기술적 부분을 시작할 수 있습니다. 월별 매출 발전의 기본 지표를 확인하는데 도움이 될 첫 번째 작업에 집중하십시오.

Excel의 “평균”, “중앙값”, “표준편차”와 같은 기능을 활용하십시오. 이러한 지표는 매출 발전의 핵심 지표를 제공하고 트렌드를 파악하는 데 도움이 됩니다.

단계 4: 매출 분석

이제 각 영업팀별로 매출에 대한 상세한 분석을 수행해야 합니다. 영업팀 A, B 및 C로 데이터를 필터링하여 특정 매출을 확인하십시오.

이러한 선택은 어떤 팀이 가장 성공적이었는지 이해하고 그에 기여한 요소를 이해하는 데 중요합니다. 필터링을 일시적으로만 사용하여 원본 데이터가 변경되지 않게 주의하십시오.

단계 5: 회귀 분석 수행

기본 분석을 넘어서 전화 횟수와 매출액 간의 관련성을 연구하기 위해 회귀 분석을 수행하십시오.

Excel은 데이터 분석 도구 세트와 같은 통합된 도구를 통해이 분석을 수행할 수 있도록 해줍니다. 서로 다른 변수 사이의 관계를 이해하고 매출에 영향을 주는 요소를 이해하는 것을 돕습니다.

단계 6: 결과 해석

분석은 결과를 해석할 때 완료됩니다. 데이터가 고객 행동과 팀 성과에 대해 무엇을 말해 주는지 고려하십시오. 깨달은 점을 문서화하고 필요시 시각화하여 명확하게 표현하십시오.

그 후, 모든 결과를 별도의 워크시트에 요약하여 명확한 개요를 제시하십시오.

Zusammenfassung

금융 분석 및 해석을 통해 판매 팀의 성과를 종합적으로 파악할 수 있습니다. Excel 기능의 효과적인 활용은 매출 모니터링 뿐만 아니라 미래를 위한 전략적 의사결정도 가능하게 해줍니다.