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Video: ¿Cómo usar la función Pronosticos de Excel? 2025
La forma más sencilla de obtener un pronóstico de ventas es establecer su línea base en una hoja de cálculo de Excel en una configuración de tabla y luego invoque el complemento Análisis de datos para generar un pronóstico para usted. Ese complemento acompaña a Microsoft Office.
El complemento y sus herramientas son buenas y malas noticias, más bien que mal, en realidad. No ha cambiado sustancialmente desde Excel 1995, excepto que ahora el código se escribe utilizando Visual Basic en lugar del antiguo lenguaje de Excel 4. 0 macro. Puede ser peculiar, como verá si decide usarlo. A pesar de sus peculiaridades, puede ahorrarle algo de tiempo. Puede servir como un trampolín razonablemente bueno para aprender a hacerlo todo usted mismo. Y puede evitarle los errores que inevitablemente ocurren cuando lanza sus propios pronósticos.
El complemento tiene 19 herramientas diferentes de análisis numérico y estadístico. Si diseña sus datos de la manera correcta, puede apuntar una de sus herramientas a sus datos y obtener un análisis bastante completo y usualmente correcto, incluyendo análisis de autocorrelación, pronósticos de promedio móvil, pronósticos de suavización exponencial y pronósticos de regresión. Hace el trabajo duro por ti, y como está todo precodificado, no tienes que preocuparte tanto por, digamos, obtener una fórmula incorrecta.
Datos de suavizado
Si decide utilizar el suavizado exponencial para crear su pronóstico, todo lo que necesitará es su línea de base de los ingresos por ventas históricas. Cada observación en la línea de base debe ser del mismo tipo de período de pronóstico, siempre que no, los totales de ingresos mensualmente.
No necesita otra variable que no sean los resultados de ventas porque, al suavizar, va a usar el resultado de un período para pronosticar el siguiente, que es una razón por la que usará la herramienta de correlación del complemento de análisis de datos para determinar la cantidad de autocorrelación en la línea de base antes de hacer el pronóstico. La autocorrelación sustancial tenderá a guiarlo hacia el uso de la herramienta de Suavizado exponencial como su método de pronóstico, y le ayudará a determinar qué factor de amortiguación (o, lo que es equivalente, qué constante de suavizado) usará para desarrollar su pronóstico.
Regresión: todo se trata de relaciones
Si tiene disponible alguna variable además de los ingresos por ventas o unidades vendidas, y sospecha que está fuertemente relacionada con los resultados de ventas, debe tomar una decisión más cercana mira la relación.
Supongamos que puede echar mano de los datos históricos que muestran, por año y mes, por ejemplo, el precio unitario que ha cobrado y la cantidad de unidades que ha vendido. Si está interesado en pronosticar la cantidad de unidades que venderá el próximo mes, la herramienta Regresión del complemento de Análisis de datos puede facilitar su tarea.
(En la figura, la apariencia del gráfico se modificó a medida que la herramienta Regresión lo crea para facilitar la medición de la relación entre el precio y el volumen).
Con esta línea base, incluido el precio unitario y las unidades vendidas, su interés no se centra en los ingresos. Después de todo, es bastante claro en el gráfico que cuanto mayor sea el precio unitario, menores serán las unidades vendidas, y eso tenderá a minimizar la variación en los ingresos trimestrales. En cambio, este análisis habla de producción. Si sabe cómo establecerá su precio unitario para el próximo trimestre, puede usar la herramienta Regresión para pronosticar la cantidad de unidades que venderá el próximo trimestre. Ese pronóstico bien podría informar a su departamento de Producción sobre cómo asignar sus recursos.
Por cierto, Excel define la línea continua como una línea de tendencia. Cuando ve una línea de tendencia que va de la esquina superior izquierda a la inferior derecha, como se muestra, sabe que la correlación entre las dos variables es negativa (y en este caso, la correlación entre el precio unitario y las unidades vendidas es -0. 57). Una correlación negativa significa que cuanto mayor sea el nivel de una de las variables, menor será el valor correspondiente de la otra variable. Si la línea de tendencia se extiende desde la esquina inferior izquierda hasta la esquina superior derecha, usted sabe que la correlación es positiva. Una correlación positiva significa que los valores más bajos en una variable están asociados con valores más bajos en la otra, y que los valores más altos en una están asociados con valores más altos en la otra.
