Introducción
Pronósticos en Google Sheets: Técnicas de Análisis y Validación
Predicción de Ventas con Series Temporales Avanzadas
Modelos de Regresión
Regresión Lineal con Google Spreadsheets: Análisis y Proyecciones
Regresión Lineal: Análisis de Tendencias y Predicción de Datos
Modelos Exponenciales en Crecimiento de Negocios
Regresión Polinómica: Modelos de Predicción Avanzados en Excel
Métodos de Suavizado
Predicción de Datos con Media Móvil y Error Cuadrático Medio
Medias Móviles para Predicción en Series Temporales
Predicción con Media Ponderada en Negocios
Modelo multiplicativo para series de tiempo financieras
Modelos Multiplicativos para Predicción Estacional y Tendencial
Suavizado Exponencial para Predicción de Ventas
Suavizado Exponencial en Predicción de Tendencias de Salud
Conclusiones
Pronóstico y análisis de series temporales con suavizamiento exponencial
Predicciones Temporales con Google Sheets y AI
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Modelos Exponenciales en Crecimiento de Negocios
5/15Recursos
Los modelos exponenciales son especialmente útiles cuando los datos crecen de manera exponencial a lo largo del tiempo. Este análisis compara el coeficiente de certeza entre un modelo lineal y uno exponencial utilizando el crecimiento de una startup como ejemplo.
¿Qué son los modelos exponenciales?
Los modelos exponenciales se diferencian de los lineales por su capacidad de representar datos que crecen exponencialmente en el tiempo. Estos modelos son cruciales cuando los datos muestran un crecimiento continuo y acelerado, como en el caso del crecimiento de una startup.
¿Cómo visualizamos y configuramos los datos?
El primer paso es visualizar la matriz de datos para identificar la naturaleza exponencial. Tras seleccionar y graficar los datos, debemos asegurarnos de incluir todas las observaciones disponibles. Esto se logra agregando periodos de tiempo faltantes para obtener una visualización completa y precisa.
¿Cómo se ajusta un modelo exponencial?
- Visualización inicial: Se seleccionan los datos y se grafican.
- Personalización: Similar al modelo lineal, se personaliza el gráfico, agregando la ecuación y el valor de R cuadrado.
- Cambio de modelo: Se cambia el tipo de modelo a exponencial. Este ajuste mejora significativamente el coeficiente de certeza, pasando del 67% al 99% en el ejemplo de la startup.
¿Cómo predecimos con un modelo exponencial?
Para predecir futuros valores, seguimos una metodología similar a la del modelo lineal:
- Establecer nuevos periodos: Se añaden periodos de tiempo futuros, por ejemplo, hasta 2026.
- Crear proyecciones: Se ajusta la ecuación del modelo exponencial, sustituyendo la pendiente por un índice de crecimiento. Este índice se multiplica por los periodos de tiempo para generar las proyecciones.
¿Cuáles son las diferencias clave entre modelos lineales y exponenciales?
- Modelo lineal: Utiliza una pendiente para determinar la dirección de la tendencia.
- Modelo exponencial: Emplea un índice de crecimiento, lo que permite capturar el crecimiento acelerado de los datos.
Aportes 21
Preguntas 2
Ordenar por:
Más allá de la explicación que el profesor dio en la clase anterior. A mi si me preocupa en este caso la gran diferencia en cuanto a los resultados que arrojan Google Sheets y Excel. Piensen en esto, en los entornos empresariales excel es el rey sobre Google Sheets (muchas de las veces por un tema de confidencialidad de los datos).
Trabajo realizado! Me llevó un rato pero está finalizado
¿Por qué me da diferente la ecuación?
Adjunto una captura de pantalla de como me quedó el trabajo de clase y el reto que dejó el profesor
Reto
Con barra de errores
Ejercicio con datos reales, busqué cifras de ventas netas anuales de Amazón entre 2010 y 2023 (https://es.statista.com/estadisticas/537228/ingresos-netos-de-amazon-a-nivel-mundial/) y con los datos que encontré, hice la proyección para determinar la venta neta de los años 2021, 2022 y 2023. Luego los compare con los datos reales para dichos años y los resultados me resultaron bastante acertados.
Comparto resultado del ejercicio propuesto
Lo hice con Excel para comparar y obtuve el mismo resultado
Realice la actividad número dos, sin embargo no entiendo porque tnego datos adicionales a lo qe tengo en al tabla, me salen 3 ecuaciones a que se debe?
No me salía la ecuación de la misma forma que mis compañeros pero era porque no tenía seleccionado todos los meses. Listoo c:
Google sheet
Los modelos exponenciales son especialmente útiles en situaciones donde los datos muestran crecimiento acelerado o patrones de crecimiento a un ritmo cada vez más rápido, como:
1. **Crecimiento poblacional**: Modelan la expansión de poblaciones en ecología.
2. **Finanzas**: Proyectos de crecimiento de inversiones o deuda acumulada.
3. **Tecnología**: Aumento en la adopción de nuevas tecnologías.
4. **Epidemias**: Propagación rápida de enfermedades infecciosas.
Estos modelos permiten hacer pronósticos más precisos en contextos donde el crecimiento no es lineal.
excelente curso!!
Les recomiendo que usen Excel, ya que es el que usan las empresas, por un tema de seguridad
Buenas, basado en la mayoría de los ejemplos del panel de aportes y el que muestra el profesor, pienso que esta manera de correlacionar puede llevarse al siguiente paso que sería, o buscar alguna otra función que se ajuste mejor a los datos, o bien, utilizar las llamadas funciones partidas.
De que se trata esto?
Parte de ver que hay un alejamiento o comportamiento distante entre los datos y modelo en una parte del gráfico (cuando se dispara la curva hacia arriba; crecimiento abrupto) y hay otro comportamiento más cercano cuando la función se suaviza y las líneas se hacen horizontales.
La idea de una función partida es dividir al gráfico en 2 partes y utilizar 2 funciones diferentes que aproximen datos, 1 para cada parte.
De esta manera podremos predecir mejor dado que personalizamos la aproximación. Tendremos 2 fórmulas y 2 (R2), pero gráficamente se verá que los puntos en toda la serie estarán más juntos (datos y modelo).
Resultado: tendremos mejor ajuste a los datos reales y podremos interpolar o extrapolar mejor.
Si alguien quiere charlar más sobre el tema lo podemos hacer.
A seguir aprendiendo! Un saludo a la comunidad.
Buen dia, sigo sin entender por que existe la diferencia tan marcada entre la proyeccion y la linea de tendencia si ambas comparten la misma ecuacion matematica
Luego de leer la discusión y ver la tremenda sustentación manual de cuál herramienta era mejor, me decidí por usar Google Spreadsheets para el Ejercicio Propuesto.
Comparto las capturas de pantalla:
**Ejercicio Propuesto**
**Barra de Errores**
En lo que respecta a la interpretación de los resultados para el mes cero y teniendo en cuenta que dicho mes cero hace referencia al mes en que se debería dejar de propagar o diseminar el virus totalmente; es importante mencionar que según la predicción, se genera una asíntota en 0 para el eje Y.
Esto quiere decir que aunque los meses sigan transcurriendo (incrementando), las proyecciones de la tasa de diseminación del virus seguirá disminuyendo hasta ser muy cercana a cero pero sin ser dicho valor.
La solución para no realizar miles de iteraciones (miles de proyecciones) en un intento desesperado por lograr que la proyección de la tasa de diseminación del virus sea netamente 0, es que dicha proyección de diseminación sea 0 para el mismo número de dígitos que el ejercicio emplea.
Para explicar mejor esto, en nuestro ejercicio se usan 3 dígitos para cada dato de la tasa de diseminación del virus; por ende, se deben detener las proyecciones para cuando este alcance el valor 0,00 (3 dígitos).
Según este orden de ideas, para el mes 38 la proyección de la tasa de diseminación se considera como cero. Finalmente, se podría decir que se necesitaron casi 3 años (32 meses exactamente) para controlar el virus después del mes 6.
En el modelo exponencial es recomendable trazar en la gráfica las proyecciones?, ya que veo que al trazar la curva de proyecciones en el tiempo, la curva de valorización pierde visualización (aunque se mantiene la curva de la ecuación) o en modelo exponencial no se realiza esa visualización como en tendencia lineal?
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