PRONOSTICANDO DATOS ESTACIONALES SIMPLES CON EXCEL.

Hoy vamos a ver una herramienta relativamente nueva en Excel conocida como “PREVISION”, misma que puedes encontrar en la barra de herramientas en la pestaña “Datos”

Para este caso, utilizaremos una data que refleja las ventas mensuales de tres años para ver el pronóstico que Excel haría en el próximo año. Puedes descargar el ejemplo aquí.

Bastara con seleccionar toda nuestra tabla, presionar el botón “Previsión” y continuar a la siguiente pantalla.

Aquí algunas observaciones:

  • Como podrás notar, la pantalla hace un pronóstico de tu información con valores automáticos, mismos que puedes mejorar si conoces algunos parámetros.
  • El final del pronostico debe de ser lineal, en nuestro caso debe de terminar en el primer día del mes que queremos pronosticar en la serie de tiempo
  • Podemos modificar el inicio del pronóstico, lo cual casi nunca es conveniente, pero siempre hay excepciones.
  • El intervalo de confianza delimitara en la formula los intervalos de confianza, si los mueves veras como se cambian los mismos en la gráfica.
  • Si tus datos son estacionales puedes modificarlos a tu conveniencia. Para conocer la estacionalidad posible que Excel detecta puedes usar la formula PRONOSTICO.ETS.ESTACIONALIDAD
  • Si tuvieras valores en 0 o #N/A podrías hacer que Excel calcule los valores utilizando ciertas formas, como PROMEDIO, CONTAR o SUMA.
  • Preferentemente activa la casilla “incluir estadística de previsión”, la explicare más adelante.

Si después de todas mis recomendaciones decides solo hacerle caso a la última y presionar “CREAR”, Excel generará una nueva hoja de calculo con los datos del pronóstico, mismos que veras en la parte inferior de tu tabla.

Adicional, una pequeña tabla con los datos estadísticos de tu pronostico se calculará para que puedas entender mejor (o no) lo que acaba de pasar. Las más significativas son:

  • Alpha: que muestra la suavización que hizo Excel a los datos para el pronóstico. Entre mas cercana a 1 es Alpha, la dispersión entre los valores es mayor.
  • MAE: Mean Absolute Error, o Error Promedio Absoluto. Es la variación de los valores pronosticados menos los valores observados o reales.
  • RMSE: Root-Mean Square Error, o Error Promedio Cuadrado. Técnicamente lo mismo que arriba, pero elevando los resultados de las restas al cuadrado para evadir la suavización de los valores negativos.

Juega con las variables y mira como Excel puede realizar un pronostico decente de tu información si necesidad de complicaciones estadísticas. Esas las veremos luego jeje.

PRONOSTICANDO DATOS ESTACIONALES SIMPLES CON EXCEL.

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