The Ultimate Guide to Predictive Analytics en Excel

Introducción

Los análisis predictivos se están volviendo cada vez más importantes en el mundo digital moderno. Desde el rendimiento de pronóstico hasta las tendencias de descubrimiento, los análisis predictivos tienen el potencial de sobrealimentar sus paneles de Excel actuales. Con los recursos correctos, incluso los usuarios para principiantes tienen la capacidad de transformar sus paneles de ordinarios a extraordinarios. En este artículo, analizaremos los beneficios de los análisis predictivos, las herramientas y los recursos necesarios para utilizar esta tecnología y una visión general útil de todo el proceso.

Comprender los conceptos básicos del análisis predictivo

Predictive Analytics es una forma de análisis de datos que utiliza una serie de técnicas para predecir resultados o patrones futuros basados ​​en datos históricos. El análisis predictivo se puede utilizar para informar decisiones o utilizar en aplicaciones como los sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM). Comprender los conceptos básicos del análisis predictivo puede ayudarlo a llevar sus paneles de Excel a un nuevo nivel.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es el proceso de obtener información de los datos para pronosticar tendencias y comportamientos futuros. Se puede aplicar a cualquier área donde se puedan aprovechar las actuaciones pasadas para anticipar los resultados futuros, desde el presupuesto hasta el pronóstico de las tendencias de ventas. El análisis predictivo ayuda a las organizaciones a tomar decisiones con mayor precisión, rápida y eficiente, y apoya la toma de decisiones en tiempo real. El análisis predictivo se puede utilizar para desarrollar planes procesables que utilicen pronósticos para respaldar la toma de decisiones proactiva y oportuna.

Ejemplos de análisis predictivo

El análisis predictivo se utiliza en una variedad de campos y actividades. Por ejemplo, en los servicios financieros, el análisis predictivo se puede utilizar para pronosticar los precios de las acciones o las tendencias económicas. En marketing, Predictive Analytics se utiliza para crear segmentos de clientes o determinar el éxito de las campañas. En la atención médica, el análisis predictivo se puede utilizar para anticipar y prevenir problemas de salud, diagnosticar enfermedades y predecir reclamos de seguro.

Diferencias entre análisis predictivo y otros análisis

El análisis predictivo difiere de otras formas de análisis de datos de algunas maneras clave. Primero, el análisis predictivo es a futuro, mientras que otras formas de análisis de datos se centran más en el análisis retrospectivo. En segundo lugar, el análisis predictivo requiere grandes conjuntos de datos y algoritmos complejos para generar ideas, y generalmente implica modelos de construcción para hacer predicciones. Del mismo modo, el análisis predictivo implica el uso del aprendizaje automático para anticipar los resultados, mientras que otras formas de análisis de datos se centran más en la identificación de patrones.

• El análisis predictivo es con visión de futuro.
• El análisis predictivo requiere grandes conjuntos de datos y algoritmos complejos.
• El análisis predictivo implica construir modelos y usar el aprendizaje automático.
• Otras formas de análisis de datos se centran en el análisis retrospectivo e identificación de patrones.

Preparación de sus paneles de Excel para análisis predictivo

Elegir los datos correctos

Cuando Preparando sus paneles de Excel Para el análisis predictivo, seleccionar los datos correctos es un paso crucial. Es importante asegurarse de que sus datos sean precisos, actuales y contenga suficiente información para construir modelos predictivos con precisión. Considere los tipos de datos que necesita para sus modelos predictivos, como preferencias del cliente, ventas, revisiones de productos y otra información importante. Además, trate de buscar patrones y relaciones en sus datos que puedan ser útiles para el modelado predictivo posterior.

Limpieza y clasificación de datos para predicciones

Una vez que haya identificado los datos que utilizará para análisis predictivo, el siguiente paso es limpiar y ordenar sus datos. Esto incluye eliminar cualquier información irrelevante, formatear los datos en el formato correcto y clasificar los datos en categorías significativas que serán útiles para la predicción. Durante este proceso, también debe verificar los datos de cualquier error o irregularidad, como datos faltantes o incorrectos.

Formateo de su tablero de Excel para análisis predictivo

Una vez que sus datos estén listos, es hora de formatear su tablero de Excel para análisis predictivos. Comience agrupando datos similares en categorías, como tipos de clientes o regiones de ventas, para que las tendencias y los patrones se puedan identificar fácilmente. Además, considere agregar gráficos de comparación y gráficos que pueden ayudar a ilustrar las correlaciones entre diferentes puntos de datos. Finalmente, agregue cualquier visualización y herramienta analítica que pueda necesitar para analizar los datos, como gráficos de dispersión, mapas de calor y líneas de regresión.

4. Comenzando con análisis predictivo en Excel

Predictive Analytics es una forma poderosa y efectiva de analizar los datos y mejorar sus paneles de Excel existentes. Esta sección proporcionará consejos clave sobre cómo comenzar con sus predicciones y llevará sus paneles al siguiente nivel.

a. Acceder a las herramientas correctas en Excel

Microsoft Excel ofrece varias herramientas incorporadas que pueden usarse para analizar y predecir tendencias y patrones en los datos. La herramienta de análisis de datos, por ejemplo, es una herramienta poderosa que puede usarse para analizar las tendencias, detectar correlación y valores atípicos, y valores de pronóstico. Además, Excel proporciona varias funciones predictivas, como las funciones de pronóstico y pronóstico.

b. Configuración de modelos de datos con sus datos

Una vez que haya seleccionado las herramientas apropiadas para su análisis y predicciones de datos, el siguiente paso es configurar modelos de datos. El modelado de datos es el proceso de organización y análisis de datos sin procesar para crear modelos de predicción que puedan obtener información significativa de los datos. Al configurar sus modelos de datos en Excel, deberá seleccionar el conjunto de datos apropiado que mejor se ajuste a sus requisitos de predicción. También es posible que deba filtrar y limpiar los datos para eliminar los valores atípicos o valores erróneos.

C. Probar hipótesis y hacer predicciones

Ahora que sus modelos de datos están configurados, puede comenzar a probar hipótesis y hacer predicciones. Para hacer esto, puede usar varias funciones de Excel diferentes, incluidas las funciones logest y Linest, que pueden usarse para calcular la tendencia lineal de un conjunto de datos determinado. Las funciones lineales también se pueden usar para predecir valores futuros. Una vez que tenga los modelos de datos y las predicciones a su alcance, puede comenzar a construir un tablero de Excel informativo e informativo que le brinde información significativa sobre sus datos.

Hacer predicciones en Excel

Hacer predicciones en Excel puede aumentar las ideas de datos que puede obtener de sus paneles. La tecnología de análisis predictivo puede ayudarlo a hacer conjeturas educadas sobre la forma en que las personas, los mercados y los productos se comportan en el futuro. La inclusión de esta forma de análisis en sus paneles los llevará al siguiente nivel.

Escribir fórmulas para predicciones

Usando las funciones incorporadas en Excel, puede crear fórmulas personalizadas para hacer predicciones basadas en los datos en su hoja de cálculo. Esto puede incluir regresiones lineales simples o predicciones más complejas, como el análisis multivariado. Para crear sus propias fórmulas, necesitará una comprensión de la programación básica, así como una comprensión del conjunto de datos específico que está analizando. Aprender a escribir estas fórmulas le permite personalizar las predicciones a sus propias necesidades.

Aprovechando las fórmulas existentes

Una alternativa a la programación de sus propias fórmulas es utilizar las funciones de Excel existentes para hacer predicciones. Excel tiene una variedad de herramientas que pueden usarse para hacer predicciones, como la regresión lineal, la regresión polinomial y las funciones de regresión logística. Dependiendo del tipo de predicción que necesite, puede usar una de estas funciones para generar predicciones basadas en sus datos.

Predicciones de refinación

Una vez que haya generado las predicciones, puede refinarlas ajustando los parámetros o agregando datos adicionales a la fórmula. Esto puede ayudarlo a crear predicciones más precisas y refinar las ideas desde su tablero. Además, puede usar otras características avanzadas de Excel, como la visualización de datos, para obtener más información de las predicciones.

Utilización de análisis predictivos para sus paneles

Predictive Analytics puede proporcionar una visión valiosa del rendimiento futuro de su empresa y ayudar a llevar sus paneles de Excel a un nuevo nivel. La utilización de análisis predictivos para sus paneles puede ayudarlo a ver oportunidades potenciales y planificar en consecuencia.

Conectando las predicciones a su tablero

El primer paso para utilizar análisis predictivos para sus paneles es establecer una conexión entre las predicciones y el tablero. Esto se puede hacer acoplando las ideas predictivas con los datos existentes en el tablero. Esto le permitirá acceder rápidamente a las predicciones y sacar fácilmente conclusiones significativas.

Manteniendo el tablero actualizado

Es importante mantener su tablero actualizado con los datos y predicciones más recientes. Esto se puede hacer programando actualizaciones automáticas en el tablero, lo que asegurará que toda la información relevante siempre esté actual. Esto lo ayudará a mantenerse siempre por delante de la curva y aprovechar las oportunidades potenciales.

Sacar conclusiones significativas

El último paso para utilizar análisis predictivos para sus paneles es sacar conclusiones significativas de los datos. Esto se puede hacer analizando los datos para ver cómo los cambios en ciertas métricas pueden afectar a otros. Por ejemplo, podría ver cómo los cambios en las ventas podrían afectar los costos de producción o cómo los cambios en la demanda del cliente podrían afectar los tiempos de cumplimiento.

Al comprender las posibles relaciones entre diferentes métricas, podrá utilizar el análisis predictivo para sacar conclusiones significativas que lo ayuden a tomar mejores decisiones y aprovechar las oportunidades potenciales.

Conclusión

Esta publicación de blog ha explorado cómo usar análisis predictivos para llevar sus paneles de Excel a un nuevo nivel. Hemos discutido los conceptos básicos del análisis predictivo, incluida la historia y las definiciones, además de cómo funciona el software y los tipos de análisis que incluye.

También hemos analizado las diferentes formas en que el análisis predictivo puede mejorar sus paneles de Excel, como entregar un proceso más rápido para el análisis de datos, permitir información más profunda sobre los datos y proporcionar predicciones a las tendencias futuras. Finalmente, hemos visto algunos ejemplos de análisis predictivo en acción y exploramos las posibles aplicaciones de la tecnología.

Resumen del contenido del artículo

En resumen, esta publicación de blog ha proporcionado una visión general de los análisis predictivos, cómo se puede usar para mejorar los paneles de Excel y sus posibles aplicaciones.

Continuar explorando análisis predictivos

Ahora que sabe más sobre análisis predictivo y paneles de Excel, es hora de llevar su conocimiento y explorar el potencial de esta poderosa combinación. Existen muchas herramientas y técnicas diferentes disponibles para su posterior estudio, incluidos los algoritmos de aprendizaje automático y las aplicaciones de inteligencia artificial.

Si está interesado en aprender más sobre el análisis predictivo y cómo puede mejorar sus paneles de Excel, hay muchos recursos disponibles tanto en línea como fuera de línea para ayudar. Desde libros y tutoriales hasta sitios web y seminarios web, puede encontrar la información y los consejos que necesita para aprovechar al máximo la tecnología.