Administración

Primeros pasos: un ejemplo de pronóstico simple utilizando líneas de tendencia

Visualización de sus datos
Hagamos ahora nuestro primer pronóstico. En esta parte, utilizaremos este archivo: Example1.xls. Para repetir los pasos usted solo, puede descargar el archivo. Estos datos sirven sólo como ejemplo.

Nuestros datos: en la primera columna, datos acerca de los costos unitarios de productossimilares. El costo unitario refleja la calidad del producto. En la segunda columna, los datos acerca de cuánto se ha vendido.

Lo que deseamos saber: Si vendemos otro producto con una calidad correspondiente a un costo de US$150/unidad, ¿cuántas unidades podemos esperar que se vendan?

Cómo llegamos allí: Es bastante simple. Queremos encontrar una relación matemática simple entre el costounitario y las ventas, y luego utilizar esta relación para realizar nuestro pronóstico.

En primer lugar, es siempre útil crear un gráfico en Excel para poder observar los datos. Sus ojos son excelentes herramientas, que lo pueden ayudar a identificar tendencias en tan sólo segundos.

Para hacer esto, seleccionamos nuestro datos, luego usamos Insertar > Tabla, y elegimos la opción XY(Dispersión). Queremos calcular las ventas como una función de calidad; por lo tanto, colocamos el costo unitario en el eje horizontal y las ventas en el vertical.

Ahora, nos detenemos un momento y observamos atentamente lo que vemos: la relación parece ser creciente y lineal.

Para hacernos una idea de la forma exacta de la relación, hacemos clic derecho sobre la tabla y seleccionamos la opción “Líneade tendencia”.
Creación de una línea de tendencia |

Ahora debemos seleccionar la relación que parece "ajustarse" (es decir, que mejor describe) a nuestros datos. Una vez más, utilizamos la vista. En este caso, los puntos se encuentran casi en una línea recta, por lo que utilizamos la configuración “lineal”. Más tarde, utilizaremos otras configuraciones —más complejas pero a menudo también másrealistas—, como “exponencial”.

Nuestra línea de tendencia se muestra ahora en la tabla. Con otro clic derecho podremos hacer visible la forma exacta de la relación: y = 102.4x - 191.64.

Léase: Cantidad de unidad vendida = 102.4 veces el costo unitario – 191.64.

Así, si decidimos producir a US$150 de costo unitario, podemos esperar vender 102.4*150 - 191.64 = 15168 unidades.
Línea detendencia lineal |

Hemos completado nuestro primer pronóstico con éxito.

Sin embargo, debemos ser cautelosos: el software siempre puede encontrar una relación entre dos columnas, incluso cuando esta relación sea muy débil en la realidad. Por lo tanto, es necesario verificar la solidez de la misma. Aquí le presentamos un modo rápido para hacerlo:
* En primer lugar, observe siempre latabla. Si encuentra puntos que se hallan cercanos a la línea de tendencia, como sucede en el ejemplo anterior, hay posibilidades de que la relación sea sólida. Sin embargo, si los puntos parecen estar ubicados casi al azar y se encuentran en su mayoría alejados de la línea de tendencia, entonces debería proceder con cautela: la correlación es débil, y la relación calculada debería estar sujeta averificación.

Los puntos se encuentran por todas partes: no existe una relación evidente, los pronósticos no son confiables. |

Los puntos “tienen sentido” y permiten la realización de pronósticos más confiables. |

* Después de haber observado la tabla, puede utilizar la función CORREL. En nuestro ejemplo, la función debería verse así: CORREL(A2:A83,B2:B83). Si el resultado es cercano a 0,entonces la correlación es baja y la conclusión es: simplemente no existe una tendencia real. Si es cercano a 1, entonces la correlación es sólida. Esta última es útil, ya que aumenta el poder explicativo de la relación que ha encontrado.

Existen modos más sutiles de asegurarse de que la correlación sea alta, y volveremos sobre este punto más adelante.

Por supuesto, estos últimos pasos...