Modelos Predictivos Aplicados en Google Sheets

Aprende a convertir datos en predicciones útiles con inteligencia artificial y series de tiempo usando Google Sheets. De la mano de Andrés Anaya, PhD en IA y bioingeniería, descubrirás cómo pasar de promedios imprecisos a modelos predictivos confiables que impulsan decisiones en salud, finanzas y ventas, sin requerir conocimientos técnicos avanzados.

¿Por qué aprender series de tiempo y algoritmos predictivos con Google Sheets?

Predecir el futuro cercano con datos es un superpoder. Aquí se enseña desde los fundamentos, con clics y lenguaje claro, para que cualquier persona pueda estimar tendencias y comportamientos. La promesa es simple: modelos prácticos y escalables que funcionan en contextos reales, sin equipos costosos ni software complejo.

• Enfoque accesible: solo necesitas Google Sheets y una cuenta de Google.
• Sin prerequisitos técnicos: basta con ganas de aprender y aplicar.
• Más allá del promedio: evitar atajos que llevan a malas estimaciones.
• Preparación de datos: base clave para que los modelos predigan en el tiempo.
• IA práctica: no todo es ChatGPT; la predicción se nutre de datos estructurados y modelos estadísticos.

¿Quién es Andrés Anaya y qué respalda este método?

• Ingeniero informático con dos maestrías y doctorado en IA y bioingeniería.
• Experto en detección temprana de cáncer mediante imagenología diagnóstica.
• Uso de deep learning para medir variables geométricas, morfológicas y topológicas de lesiones, resaltando características para diferenciarlas y predecir su evolución.
• Énfasis en el preprocesamiento: datos bien preparados producen mejores predicciones.

¿Qué aprenderás paso a paso para hacer predicciones confiables?

Aprenderás a construir modelos de series de tiempo desde lo básico hasta técnicas más avanzadas, con un hilo conductor práctico. Todo orientado a decisiones reales en negocio y proyectos.

• Predicciones y estimaciones estadísticas desde cero.
• Estimaciones del orden probabilístico para medir incertidumbre.
• Ventaneo móvil: configurar la ventana correcta para suavizar ruido y capturar señal.
• Varias regresiones: lineal, exponencial y polinómica para distintos patrones.
• Manejo de comportamientos no lineales y caóticos con mayor fineza.
• Criterio para decir “basta de los promedios” y elegir el método adecuado.

¿Qué necesitas para empezar?

• Una computadora común y una cuenta de Google.
• Google Sheets activado.
• Motivación para practicar y aplicar con tus propios datos.

¿Cómo aplicar estos modelos predictivos en tu empresa y más allá?

Los modelos predictivos sirven para ver tendencias, anticipar riesgos y detectar oportunidades. Son útiles para CEOs, CFOs, finanzas, ventas, producto y desarrollo.

• Dirección y estrategia: lectura de tendencias de mercado para decidir con tiempo.
• Finanzas: proyecciones de ingresos, costos y punto de equilibrio con mayor certeza.
• Ventas: predicción de metas según comportamientos mensuales y estacionalidad.
• Desarrollo: uso de regresiones y series de tiempo, desde modelos básicos hasta más complejos.

¿Cómo se conecta con música y otras áreas?

• Música: detección de patrones para anticipar próximos hits, gustos y preferencias en redes sociales.
• Bienestar: posibilidad de modelar estrés, depresión y ansiedad cuando hay datos medibles.
• IA avanzada: de la predicción en hojas de cálculo al super boosting y a generar música desde señales de audio.
• Base computacional: entender que el dato se vuelve representación binaria y que saber programar abre el siguiente nivel.

¿Listo para aplicar estas técnicas? Cuéntanos en comentarios qué reto de negocio o proyecto personal vas a predecir primero y cómo piensas medir el impacto.