Cómo construir un pronóstico en Excel

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Contenidos

Visión general

  • Aprenda a crear un pronóstico preciso en Excel, una técnica clásica para cualquier profesional de la analítica.
  • Trabajaremos en un caso de estudio del mundo real para diseñar y pronosticar ventas en Microsoft Excel.

Introducción

Encontré por primera vez el término pronóstico, en el sentido comercial del mundo real, en el popular programa de televisión ‘Shark Tank’. El enigmático Mr. Wonderful siempre preguntaba: «¿Cuál es su pronóstico de ventas para este año?» Es una pregunta tan simple que, sin embargo, inició una conversación sobre todo el modelo de negocio, el marco, la idoneidad, etc.

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Dada la naturaleza escalable de los negocios en estos días, solía preguntarme cómo diablos están estos tipos pronosticando sus cifras de ventas. Para alguien que aún no estaba familiarizado con los pronósticos, este era un tema intrigante.

Y seamos realistas: la previsión es el núcleo de lo que hacemos en análisis y / o ciencia de datos. Como Shark Tank alude a lo largo del programa, si no puede realizar un pronóstico para su negocio / producto / servicio, se enfrentará a problemas, amigos.

La previsión está en todas partes: ventas, marketing, operaciones, finanzas, etc. Los profesionales de la analítica están a la vanguardia en el diseño de previsiones, ¡una ventaja significativa!

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Aquí está la cuestión: Microsoft Excel es una de las herramientas más versátiles y de fácil acceso para elaborar estos pronósticos comerciales. Cualquiera, desde analistas y gerentes hasta ejecutivos e inversores, puede aprovechar el poder de Excel para crear estos pronósticos para el negocio.

¡Me encanta esto! Excel brinda el poder predictivo de la previsión a todos sin ningún conocimiento de estadística y programación. Entonces, ¿por qué no aprender a crear pronósticos en Excel usted mismo?

En este artículo, trabajaremos en un estudio de caso muy interesante de una tienda de dulces local. Pronosticaremos las ventas para los meses restantes de 2020 y también veremos el efecto del coronavirus en nuestro pronóstico.

Si es un principiante en el mundo de la ciencia de datos y el análisis, le recomendaría estos cursos gratuitos para comenzar:

Tabla de contenido

  • ¿Qué es la previsión?
  • ¿Por qué es importante la previsión para un analista?
  • Funciones importantes que debe conocer antes de realizar pronósticos en Excel
  • Pronóstico en Excel: ¡pongámonos en marcha!

¿Qué es la previsión?

La pregunta del millón de dólares (a veces literalmente): ¿qué está pronosticando el mundo?

En términos más simples, es el proceso de predecir el futuro mientras se analizan los datos pasados ​​y presentes. Realizamos pronósticos cuantitativos principalmente en datos de series de tiempo. Entonces, entendamos algunos términos clave de series de tiempo antes de seguir adelante.

Las series de tiempo son generalmente datos que se recopilan a lo largo del tiempo y dependen del componente de tiempo. Por ejemplo, aquí tenemos una serie de datos de la cantidad de pasajeros que vuelan cada año:

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Algunas de las grandes series temporales que he visto constan de algún componente, y es realmente importante superarlos una vez que comenzamos:

  1. Tendencia – La tendencia es una dirección general en la que algo se está desarrollando o cambiando. En el ejemplo anterior, vemos una tendencia creciente en la serie temporal, lo que significa que el número de pasajeros que vuelan en aviones está aumentando. La segunda visualización representa la tendencia en la imagen de abajo.
  2. Estacionalidad – Otro patrón claro que se puede ver en la serie de tiempo anterior es que el patrón se repite en un intervalo de tiempo regular. Esto se conoce como estacionalidad. Se puede decir que cualquier cambio o patrón predecible en una serie de tiempo que se repite o se repite durante un intervalo de tiempo específico es estacionalidad. La tercera visualización representa el componente estacional.

La última visualización muestra el ruido o el error en la serie temporal.

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¿Por qué es importante la previsión para un analista?

Como mencioné anteriormente en la introducción, la previsión es una de las técnicas más básicas que puede ayudarlo a predecir valores, tendencias y oportunidades futuros. Tanto las empresas como las startups utilizan estas técnicas para tomar decisiones cruciales. Aquí están algunos ejemplos:

  • Los gerentes comerciales utilizan la previsión para predecir las ventas y, en consecuencia, planificar sus presupuestos, planes de contratación, etc.
  • Los economistas pueden utilizar la previsión para predecir recesiones futuras, altibajos económicos y, en consecuencia, recomendar un plan futuro.
  • Los gobiernos utilizan la previsión para planificar y desarrollar sus políticas

Estos son algunos ejemplos en los que se utiliza la previsión en la vida diaria. Si planea convertirse en analista de negocios, se recomienda que mejore sus habilidades de pronóstico.

Para realizar pronósticos para el alcance de este tutorial, no necesitará ningún conocimiento previo de estadística o programación. Utilizaremos las herramientas de análisis más utilizadas: Microsoft Excel.

Si desea profundizar en los datos de series de tiempo, este artículo es para usted:

Funciones importantes que debe conocer antes de realizar pronósticos en Excel

Comenzaremos con la función más simple disponible en Excel:

Forecast.linear ()

Predice o calcula valores utilizando valores existentes o pasados. Nosotros prediceríamos y mirando X valores. La función de regresión lineal calcula esto.

Si bien esta función funciona mejor si hay una tendencia lineal en sus datos, es decir, y depende linealmente de los valores de x, hay una advertencia. Esta función no dará una buena idea si hay estacionalidad (lea la definición anterior) presente.

No se preocupe, Excel nos ofrece otra gran función para la previsión avanzada:

Forecast.ets ()

Esta función pronostica valores utilizando valores existentes, es decir, valores históricos. Realiza esta predicción mediante el método de suavizado exponencial triple. Si bien no profundizaré en el método, mencionaré algunos puntos que debe conocer:

  • La función Forecast.ets o el método de suavizado exponencial triple tiene en cuenta la estacionalidad
  • Este método es un método ponderado y la ponderación del valor pasado disminuye exponencialmente, lo que significa que cuanto más antiguo es el valor, menor es su importancia.
  • Lo más importante es que la línea de tiempo debe extenderse uniformemente o, de lo contrario, dará un error. Por ejemplo, pueden ser datos mensuales, datos diarios, datos anuales, etc.
  • Excel es excelente para comenzar su viaje de pronóstico, ya que automatiza muchas cosas como detectar el ciclo de estacionalidad. Puede ingresar manualmente la estacionalidad y otras entradas, pero solo hágalo si conoce muy bien las previsiones y el negocio.

Forecasting.ets.seasonality ()

Devuelve el número de patrones estacionales que Excel detecta en la línea de tiempo.

Forecasting.ets.confint ()

Devuelve un intervalo de confianza para el valor predicho en la fecha objetivo especificada. El intervalo de confianza predeterminado es del 95%. Esto significa que el 95% de los valores futuros estarán en este rango de valores. Puede ser abrumador comprender todas las funciones, así que comencemos trabajando prácticamente en un estudio de caso.

Construya su modelo de pronóstico en Excel

Comencemos con la sección más esperada del artículo. Tenemos un conjunto de datos de una tienda de dulces local: Barfi. Consiste en datos de ventas mensuales de sus productos a partir de enero de 2018 hasta agosto de 2020. Pronosticaremos las ventas de Barfi para los meses restantes del año para que el propietario de la tienda pueda preparar su inventario y personal en consecuencia.

Aquí están los datos de muestra:

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Predeciremos el valor de las ventas durante 4 meses: septiembre, octubre, noviembre y diciembre:

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Comenzaremos con los pasos de pronóstico para las versiones de Excel anteriores a 2016.

Pronóstico en Excel anterior a 2016

En versiones de Excel anteriores a 2016, aplicaremos nuestra función de pronóstico de oro siempre:

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Puede comprobar la estacionalidad y el intervalo de confianza utilizando la función.

Pronóstico en Excel 2016 en adelante

Realizar pronósticos en las versiones de Excel 2016 y posteriores puede ser mucho más intuitivo y divertido. Realizaremos los pasos utilizando la hoja de pronóstico.

Paso 1: seleccione la hoja de previsión

Vaya a Datos y seleccione Hoja de pronóstico:

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Paso 2: seleccione las opciones necesarias

Luego, puede seleccionar las opciones necesarias como: fecha de finalización, intervalo de confianza y realizar muchas más personalizaciones. La hoja de pronóstico nos proporciona valores tabulares como pronóstico, valor de confianza inferior y valor de confianza superior junto con una vista gráfica de los datos:

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¡Felicidades! ¡Ha realizado su primer modelo de pronóstico en Excel! Es simple, ¿no?

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Discutamos el resultado de nuestro análisis:

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Al observar nuestros datos, notamos que generalmente hay picos en el mes de noviembre y los meses vecinos probablemente debido a las temporadas festivas.

¡Al llegar al mes de abril y mayo, la tienda no obtuvo ingresos! Eso es duro. Las ventas se han recuperado en los meses siguientes de julio y agosto.

Nuestro pronóstico sugiere que esta tendencia crecerá en el mes de septiembre con un valor de venta de 5.4 lakhs. La tienda ahora puede ver los datos de pronóstico de los próximos meses para preparar su inventario. También pueden observar los niveles de confianza y hacerse una idea de cómo podría verse la fluctuación.

Notas finales

Vaya, cubrimos mucho terreno en este artículo. Entendimos la importancia de la previsión y cómo podemos construir un modelo de previsión en Excel.

Espero que todos lo hayan encontrado útil y apliquen esta asombrosa técnica a su vida corporativa (¡y a sus asuntos personales diarios!).

Hay mucha diferencia entre la ciencia de datos que aprendemos en los cursos y la práctica personal y la que trabajamos en la industria. Le recomiendo que siga estos cursos gratuitos claros como el cristal para comprender todo sobre análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial:

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Déjeme saber dónde podemos aplicar técnicas de pronóstico en otros escenarios comerciales en la sección de comentarios a continuación.

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