回歸分析法，即二元一次線性回歸分析預測法
先以一個小故事開始本文的介紹。十三多年前，筆者就職於深圳F集團時，曾就做年度庫存預測報告，與筆者新入職一臺籍高管Edwin分別按不同的方法模擬預測下一個年度公司總存貨庫存。令我吃驚的是，本人以完整的數據推算做依據，做出的報告結果居然與僅入職數周，數據不齊全的Edwin制定的報告結果吻合度達到99%以上。仍清楚記得，筆者曾用得是標準的周轉天數計算公式反推法，而Edwin用的正是本文重點介紹的二元一次線性回歸分析法。
二元一次線性回歸分析法是一種數據分析模型。
在EXCEL函數公式是FORECAST（英文意思是：預測），其用途是根據一條線性回歸擬合線返回一個預測值，此函數使用可對未來銷售額、庫存需求或未來數據趨勢進行預測分析。
要做好庫存預測須具備幾個條件，首先須具備過去較長的某個時間段的完整整的數據。這裡說的時間段最好是上一年度一整年或最近兩年的數據。
完整的數庫據指的是需要有年度對應每個月的實際庫存與營收額或銷貨成本。
同樣我們把庫存預測肢解成幾個關鍵步驟。
第一步：數據準備，依要求對EXCEL公式數據輸入
先看一組實際的數據，其中藍色字體是已知具備的數據，黃色則是需要預測的庫存數據。預測庫存，則至少需要具備的數據是標註藍色三行數據。為別是：上一年度月營收，上一年度月實際庫存，本年度月營收目標。可參照始下截圖與視頻。
二元一次回歸分析法實例截圖
二元一次回歸分析公式實例示圖第二步：依KPI目標調整預測數據
假設要求實際目標要求對總體存貨周轉率提升10%，則總體平均存貨庫存也減少10%，具體數據如下截圖標註粉色行。
依目標進行調整數據截圖第三步：把總庫存分解成不同物料形態的庫存。這裡講的不同類別可以指的是：
物料形態分類：原材料、半成品、在制品以及成品等。
倉碼分類：原材料倉、包裝倉、成品倉、重要物資倉、五金倉、配件倉以及輔助物料倉等。
這裡我們以第一種物料類型實例說明。須依據上年度不同物料類別佔總庫存的比率，再計算對應類別庫存總額，如下截圖。
依比率計別算出不同物料庫存截圖第四：驗證二無一次線性回歸分析方法的準確度。
存貨周轉天數=(（期初庫存+期末庫存）/2*30）/(營收*物料成本率）=(平均庫存*30）/銷售成本。
依公式反推預測庫存，平均庫存=（目標周轉天數*營收*物料成本率）/30，前提需要更多的數據信息，包括物料成本率與以往的周轉天數做為計劃依據。
如下截圖，兩種不同的方法得出庫存預測吻度為97%（或103%）。
二元一次回歸分析法驗證截圖企業管理中，要快速地對企業活動做出判斷，需要完整的數據管理積累支撐
二元一次回歸分析法做庫存預測速度快，效率更高。而標準的周轉天數計算預法會更準確與準確。到底應當選擇哪個方法？不同的時期，不同的方法如何選擇則是仁者見仁，沒有對或錯，只有合適與否。但有肯定的一點，那就是類似二元一次回歸分析法管理工具的熟練應用，則一定對會對企業管理起到更好的幫助，在做數據調研時也是個好的選擇。