Üst yönetimdeki karar vericiler, işletmenin sürekliliğini sağlamak ve gelecekte de mevcut pozisyonlarını korumak ya da geliştirebilmek için karşılaşılabilecek problemleri sezgileriyle kestirmek ve bu problemler için uygulanabilir çözümler üretmek zorundadırlar. Bu amaçlarını gerçekleştirme konusunda kestirimci analitiklerden yararlanılması daha tutarlı geri dönüşler sağlayacaktır. Kestirimci analitikler; tahmin teorisine dayalı ve işletmelerin gelecekte karşılaşabilecekleri durumları önceden öngörmeyi hedefleyen yöntemlerin bütünüdür. Genel amaçları; bağımsız değişkenlerin aldıkları değerlere dayanarak, bağımlı değişkenin değerini kestirmek için model geliştirerek gelecekteki bir durum için tahmin yapmaktır.

Nitel verilerde, değişken değerlerin belirlenmesinde nominal (sınıflayıcı) ve ordinal (sıralayıcı) ölçekler kullanılmaktadır. Nominal ölçek kullanılarak elde edilen değişken değerleri sözeldir. Örneğin; ilişki durumu, saç rengi, göz rengi, okuduğu bölüm gibi. Ordinal ölçek kullanılarak elde edilen değişken değerleri doğal bir sıraya göre dizilmişlerdir. Örneğin; bir koşucunun yarıştaki sırası, üniversitelerin dünya çapındaki sıralamaları gibi.

İNDİS işlevinin dizi biçimi ve başvuru biçimi olmak üzere iki farklı kullanım biçimi vardır. Dizi biçimi olarak kullanıldığında İNDİS(tablo_dizisi; satır_sayısı; [sütun_sayısı]) işlevi, parametre olarak verilen tablo dizisinde bulunan hücrenin değerini satır sayısı ve sütun sayısı indisleriyle seçerek döndürmektedir. Başvuru biçimi olarak kullanıldığında ise İNDİS(başvuru; satır_sayısı; [sütun_sayısı]; [alan_sayısı]) işlevi, parametre olarak bir ya da birden fazla hücre aralığına yapılan başvuruda bulunan hücrenin değerini satır sayısı ve sütun sayısı indisleriyle seçerek döndürmektedir.

Bir değişkene ait değerlerin veya gözlem sonuçlarının tüm gözlem birimleri içerisindeki görülme sıklığına değerin frekansı denir.

Kestirim analitiğinde regresyon çok yaygın kullanılan istatiksel bir tekniktir. Geçmiş verilerden hareketle, geleceğe ilişkin tahminlerin yapılmasındaki hataları en küçükleyen bir model üzerinden parametrelerin değerleri belirlenebilir.