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本篇相关的两篇文章——如何借助Excel图表进行预测，3种拟合曲线方程的比较——中，谈的是如下问题：
某公司销售的高尔夫球杆，在过去的12个月里，价格一直在变化，每个价格水平上的销量都被观察到了，如下数据表：
（举例，12月价格为390美元时，售出6800套球杆。）
现在公司想要估计需求和价格之间的关系，然后使用这个估计的关系来回答以下问题：
如果定价调整为400美金一套，那么预测销量将会是多少？
借助散点图的趋势线工具，进行一元线性预测，并通过方法比较了3种趋势线拟合方程的误差大小，最后采信误差最小的乘幂拟合曲线方程所计算出的结果，也就是预计在400美金价格下，预计销售量将是6360套。
在前面一篇中我提出了一个新问题：
如果一套高尔夫球杆的成本是250美金，而售价必须是10的倍数，结合前面的一元线性预测的结果，那么，以什么价格销售可以获得最大的利润？
现在我开始演示如何通过Excel解答此问题：
建立利润模型
基于乘幂拟合曲线方程的预测结果
显然，在单位成本固定的情况下，销售价格和单位利润呈现线性正相关，销售价格越高，单位利润越高。
但是，从过往12个月的价格和真实销量的数据来看，销售价格的升高也会带来销量的减少，所以，提高销售价格，会导致销量减少，进而可能导致利润总额的降低。
为了解决此问题，我们开始进行第二步。
最大化利润的定价决策
在利润模型里计算实现最大化利润的最优价格
销售价格升高，单位利润升高，利润总额相应增长；
销售价格升高，销售数量下降，总营收下降。
所以，就是一个矛盾，我们需要找到一个最佳的销售价格，此时利润总额最高。
如何实现呢？下面演示计算过程。
观察下260-680美金价格（前面提到过，价格必须是10的倍数）下的利润总额的变化情况，这里使用Excel的模拟运算表工具，这个工具在哪里呢，请看下面截图：
点这个“模拟分析”的下拉箭头，会出现3个选项，点击最下方那个“模拟运算表”
模拟运算表的具体操作步骤我这里就不演示了，感兴趣的同学请自行搜索一哈。
通过模拟运算表的运算，价格260—680、每10美元一间隔的共43个价格下的利润总额是这样的：
就是如此顺滑！结果出来了，在$530美金价格下的利润总额最大，为$10409.1美金。
结果验证
验证$530的结果是否最优价格
为了验证530这个价格是否我们寻找的这种条件下的、可以实现利润最大化的最优价格，我们计算出260-680价格区间内的预测销量、营收、成本等数据，如下数据表：
显然，模拟运算表和通过公式计算出来的结果是一致的。
现在再通过几个图表来观察下。
销售单价 Vs. 利润总额。
可以看出，销售单价从$260到530的区间，提升销售单价，都会使利润总额提升；而530往上，价格提升会导致利润总额下滑。
销售单价 Vs. 利润总额&预测销量（次轴）。
显然，随着销售单价的上升，预测销量都是下滑趋势。
销售单价 Vs. 利润总额&总营收及成本（次轴）。
价格260往上，营收和成本都是下降的，但在530及以下价格，利润是随着销售单价上涨而上升的。
好，以上就是本篇的内容，介绍在成本固定的情况下，如何通过数据工具来进行定价决策，实现业务利润的最大化。
当然，这个模拟是一种比较理论化的，实际情况下，影响业绩关键指标的不会只有一元变量，而是超级多个，有些变量甚至你都想不出来，但是先从简单环境下了解概念及解决思路，有助于我们处理真实环境中纷繁复杂的状况。
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