La mayoría de los datos históricos o de tiempo contienen una tendencia subyacente o un patrón estacional. No obstante, la mayoría de los datos históricos también contienen fluctuaciones aleatorias (“ruido”) que hacen que sea difícil detectar estas tendencias y patrones sin un equipo informático. Predictor utiliza sofisticados métodos de serie de tiempo para analizar la estructura subyacente de los datos. Después proyecta las tendencias y los patrones para predecir valores futuros.
Predictor utiliza dos tipos de previsiones:
La previsión de serie de tiempo divide los datos históricos en componentes: nivel, tendencia, estacionalidad y error. Predictor analiza estos componentes y, a continuación, los proyecta en el futuro para predecir resultados probables.
Regresión lineal múltiple funciona mejor cuando hay influencias externas que afectan a la variable que se quiere prever. La regresión toma los datos históricos de las variables influyentes y determina la relación matemática entre estas variables y la variable objetivo. Después utiliza métodos de previsión de serie de tiempo para prever las variables influyentes y combina matemáticamente los resultados para prever la variable objetivo.
En Predictor, una serie de datos es un conjunto de datos históricos para una variable simple. Cuando se ejecuta Predictor, utiliza cada método de serie de tiempo en cada una de las series de datos seleccionadas y calcula una medida matemática de adecuación de ajuste. Predictor selecciona el método de ajuste más adecuado capaz de generar una previsión más precisa. Predictor realiza esta selección automáticamente, pero también puede seleccionar métodos individuales manualmente o reemplazar el método que Predictor recomiende por otro diferente.
La previsión final muestra la continuación de los datos más probable. Tenga en cuenta que todos estos métodos presuponen que algunos aspectos de la tendencia histórica o el patrón continuarán en el futuro. No obstante, cuanto más lejana sea la previsión, mayor será la probabilidad de que los eventos difieran del comportamiento anterior, y menor la fiabilidad de los resultados. Para ayudarle a calibrar la fiabilidad de la previsión, Predictor proporciona un intervalo de confianza que indica el grado de duda en la previsión.
Tras dar con la mejor previsión para los datos, Predictor muestra el resultado detallado, que puede incluir estadísticas, gráficos, informes y tablas dinámicas interactivas de Microsoft Excel. Predictor puede pegar también los valores previstos en una hoja de cálculo y crear suposiciones de Crystal Ball de los valores previstos para que pueda realizar una simulación condicional.
Los siguientes temas describen cómo configurar las previsiones de Predictor con las opciones predeterminadas para generar resultados rápidamente para un análisis posterior:
Los conceptos básicos de Predictor se muestran en Guía de aprendizaje 1: Ventas de champú. Puede serle útil ver la guía de aprendizaje ahora, o bien lea las siguientes secciones primero y, a continuación, lea la guía de aprendizaje. Cuando esté preparado para ampliar sus conocimientos de previsión, consulte Configuración de previsiones de Predictor, para ver instrucciones detalladas.