Introducción

El análisis predictivo se está volviendo cada vez más importante en el mundo digital moderno. Desde la previsión del rendimiento hasta el descubrimiento de tendencias, el análisis predictivo tiene el potencial de potenciar sus paneles de Excel actuales. Con los recursos adecuados, incluso los usuarios principiantes tienen la capacidad de transformar sus tableros de ordinarios en extraordinarios. En este artículo, veremos los beneficios del análisis predictivo, las herramientas y los recursos necesarios para utilizar esta tecnología y una descripción general útil de todo el proceso.


Comprensión de los conceptos básicos del análisis predictivo

El análisis predictivo es una forma de análisis de datos que utiliza una variedad de técnicas para predecir resultados futuros o patrones basados ​​en datos históricos. El análisis predictivo se puede utilizar para informar decisiones o se puede utilizar en aplicaciones como los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM). Comprender los conceptos básicos del análisis predictivo puede ayudarlo a llevar sus tableros 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 en la que se puedan aprovechar los resultados anteriores para anticipar resultados futuros, desde la elaboración de presupuestos hasta la previsión de tendencias de ventas. El análisis predictivo ayuda a las organizaciones a tomar decisiones de manera más precisa, rápida y eficiente y respalda 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, el análisis predictivo se utiliza para crear segmentaciones de clientes o determinar el éxito de las campañas. En el cuidado de la salud, el análisis predictivo se puede usar para anticipar y prevenir problemas de salud, diagnosticar enfermedades y predecir reclamos de seguros.

Diferencias entre el análisis predictivo y otros análisis

El análisis predictivo se diferencia de otras formas de análisis de datos en algunos aspectos clave. En primer lugar, el análisis predictivo mira hacia el 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 información y, por lo general, implica la creación de modelos para hacer predicciones. De manera similar, el análisis predictivo implica el uso de aprendizaje automático para anticipar resultados, mientras que otras formas de análisis de datos se enfocan más en identificar patrones.

  • El análisis predictivo es prospectivo.
  • El análisis predictivo requiere grandes conjuntos de datos y algoritmos complejos.
  • El análisis predictivo implica la creación de modelos y el uso del aprendizaje automático.
  • Otras formas de análisis de datos se centran en el análisis retrospectivo y la identificación de patrones.


Preparación de sus tableros de Excel para análisis predictivo

Elegir los datos correctos

Al preparar sus tableros de Excel para el análisis predictivo, seleccionar los datos correctos es un paso crucial. Es importante asegurarse de que sus datos sean precisos, estén actualizados y contengan suficiente información para crear modelos predictivos con precisión. Considere los tipos de datos que necesita para sus modelos predictivos, como las preferencias de los clientes, las ventas, las reseñas 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 usará para el análisis predictivo, el siguiente paso es limpiar y clasificar 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 volver a verificar los datos en busca de errores o irregularidades, como datos faltantes o incorrectos

Dando formato a su tablero de Excel para análisis predictivo

Una vez que sus datos estén listos, es hora de formatear su tablero de Excel para análisis predictivo. Comience por agrupar datos similares en categorías, como tipos de clientes o regiones de ventas, para que las tendencias y patrones puedan identificarse fácilmente. Además, considere agregar tablas y gráficos de comparación que puedan ayudar a ilustrar las correlaciones entre diferentes puntos de datos. Por último, agregue las visualizaciones y las herramientas analíticas que pueda necesitar para analizar los datos, como diagramas de dispersión, mapas de calor y líneas de regresión.


4. Primeros pasos con el análisis predictivo en Excel

El análisis predictivo es una forma potente y eficaz de analizar datos y mejorar sus paneles de Excel existentes. Esta sección brindará consejos clave sobre cómo comenzar con sus predicciones y llevar sus tableros al siguiente nivel.

a. Acceso a las herramientas correctas en Excel

Microsoft Excel ofrece varias herramientas integradas que se pueden usar para analizar y predecir tendencias y patrones en los datos. El Data Analysis ToolPak, por ejemplo, es una poderosa herramienta que se puede utilizar para analizar tendencias, detectar correlaciones y valores atípicos, y pronosticar valores. Además, Excel proporciona varias funciones predictivas, como las funciones FORECAST.ETS y FORECAST.LINEAR, que se pueden utilizar para identificar errores de pronóstico, rastrear estimaciones y tendencias de errores y crear modelos de datos.

b. Configuración de modelos de datos con sus datos

Una vez que haya seleccionado las herramientas apropiadas para sus predicciones y análisis de datos, el siguiente paso es configurar modelos de datos. El modelado de datos es el proceso de organizar y analizar datos sin procesar para crear modelos de predicción que puedan extraer información significativa de los datos. Al configurar sus modelos de datos en Excel, deberá seleccionar el conjunto de datos apropiado que mejor se adapte a sus requisitos de predicción. También es posible que deba filtrar y limpiar los datos para eliminar valores atípicos o 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 ESTIMACIÓN LOGITIMARIA y ESTIMACIÓN LINEAL, que se pueden usar para calcular la tendencia lineal de un conjunto de datos determinado. Las funciones FORECAST.ETS y FORECAST.LINEAR también se pueden usar para predecir valores futuros. Una vez que tenga los modelos de datos y las predicciones al alcance de su mano, puede comenzar a crear un tablero de Excel atractivo e informativo que le brinde información significativa sobre sus datos.


Hacer predicciones en Excel

Hacer predicciones en Excel puede aumentar la información de los datos que puede obtener de sus paneles. La tecnología de análisis predictivo puede ayudarlo a hacer conjeturas fundamentadas sobre el comportamiento de las personas, los mercados y los productos en el futuro. Incluir esta forma de análisis en sus tableros los llevará al siguiente nivel.

Escribir fórmulas para predicciones

Usando las funciones integradas en Excel, puede crear fórmulas personalizadas para hacer predicciones basadas en los datos de 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 te permite personalizar las predicciones según tus propias necesidades.

Aprovechamiento de fórmulas existentes

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

Refinando predicciones

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 los conocimientos de su tablero. Además, puede usar otras funciones avanzadas de Excel, como la visualización de datos, para obtener más información de las predicciones.


Uso de análisis predictivo para sus tableros

El análisis predictivo puede proporcionar información valiosa sobre el desempeño futuro de su empresa y ayudar a llevar sus tableros de Excel a un nuevo nivel. El uso de análisis predictivos para sus paneles puede ayudarlo a ver oportunidades potenciales y planificar en consecuencia.

Conexión de las predicciones a su panel de control

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

Mantener el panel 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 garantizará que toda la información relevante esté siempre actualizada. Esto lo ayudará a mantenerse siempre a la vanguardia y aprovechar las oportunidades potenciales.

Sacar conclusiones significativas

El paso final para utilizar el análisis predictivo para sus tableros 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 otras. Por ejemplo, podría ver cómo los cambios en las ventas podrían afectar los costos de producción o cómo los cambios en la demanda de los clientes podrían afectar los tiempos de cumplimiento.

Al comprender las relaciones potenciales 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 el análisis predictivo para llevar sus tableros de Excel a un nuevo nivel. Hemos discutido los conceptos básicos del análisis predictivo, incluido el historial y las definiciones, además de cómo funciona el software y los tipos de análisis que incluye.

También analizamos las diferentes formas en que el análisis predictivo puede mejorar sus tableros de Excel, como ofrecer un proceso más rápido para el análisis de datos, permitir una visión más profunda de los datos y proporcionar predicciones sobre tendencias futuras. Finalmente, hemos visto algunos ejemplos de análisis predictivo en acción y explorado las posibles aplicaciones de la tecnología.

Resumen del contenido del artículo

Para resumir, esta publicación de blog ha brindado una descripción general del análisis predictivo, cómo se puede usar para mejorar los tableros de Excel y sus posibles aplicaciones.

Continuar con la exploración del análisis predictivo

Ahora que sabe más sobre el análisis predictivo y los paneles de Excel, es hora de ampliar sus conocimientos y explorar el potencial de esta poderosa combinación. Hay muchas herramientas y técnicas diferentes disponibles para estudios posteriores, incluidos algoritmos de aprendizaje automático y aplicaciones de inteligencia artificial.

Si está interesado en obtener más información sobre el análisis predictivo y cómo puede mejorar sus tableros de Excel, hay muchos recursos disponibles tanto en línea como fuera de línea para ayudarlo. 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.

Expert-built dashboard templates

100+ Dashboard templates

.