Pronóstico de Ventas en Excel y R
Estrategias de Formación Iniciativas EmpresarialesCurso online
295 €
+ IVA
Duración : 2 Meses
Conozca el corazón del pronóstico de ventas y cómo se diferencia de la demanda. Aprenda a determinar las ventas y a planificar la demanda con precisión, evitando costosos errores. Descubra cómo aprovechar las fuentes de datos y domine el arte del tratamiento de datos en Excel y R. Elimine valores perdidos y detecte valores atípicos para asegurar pronósticos confiables.
Adéntrese en las series de tiempo, aprenda a analizar factores importantes y a calcular coeficientes de correlación en Excel y R, que le permitirán tomar decisiones informadas. Domine las técnicas básicas, como el Promedio Móvil Simple y la Suavización Exponencial, para obtener pronósticos precisos. Aprenda a medir y mejorar la precisión de sus pronósticos. Siga hacia técnicas avanzadas, como el método de Croston, para demandas intermitentes y modelos ARIMA, explorando su aplicación en R. Comprenda el concepto de regresión y aplique técnicas de pronóstico con regresión en Excel y R, que le permitirán integrar múltiples variables en sus pronósticos. Aprenda cómo dar vida a sus pronósticos, desde la creación hasta la comunicación efectiva. Identifique factores internos y externos y domine las reglas para presentar y "vender" sus pronósticos.
En definitiva, al completar este curso estará equipado con las habilidades necesarias para ser un referente en la predicción de ventas, lo que le permitirá tomar decisiones comerciales sólidas, minimizar riesgos y maximizar ganancias.
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Objetivos
• Comprender y dominar los conceptos fundamentales relacionados con la demanda y las ventas, incluyendo la diferencia entre pronóstico de ventas y demanda, la determinación de ventas y la planificación de la demanda. • Aprender a trabajar con datos, incluyendo la identificación y el tratamiento de valores perdidos y valores atípicos, tanto en Excel como en R, garantizando la calidad de los datos para realizar pronósticos precisos. • Familiarizarse con la herramienta “Family Member Forecasting”: para poder desagregar un valor de pronóstico en sus componentes a nivel producto, ahorrando un tiempo valioso de predicción. • Adquirir conocimientos avanzados sobre series de tiempo, incluyendo la descomposición de series de tiempo, análisis de factores extrínsecos y cálculo de coeficientes de correlación, lo que le permitirá comprender mejor los patrones y tendencias en los datos. • Dominar una variedad de técnicas de pronóstico, desde las básicas como el Promedio Móvil Simple y la Suavización Exponencial, hasta avanzadas como el método de Croston y los modelos ARIMA. • Desarrollar criterios importantes para la medición del error de pronóstico y su interpretación. • Familiarizarse con el uso de modelos de regresión y la integración de múltiples variables en los pronósticos. • Aprender a utilizar los resultados de los pronósticos de manera efectiva en la toma de decisiones comerciales, identificando factores tanto internos como externos que puedan afectar las ventas y comunicando los pronósticos de manera clara y persuasiva.
A quién va dirigido
Directores y Delegados Comerciales, Jefes de Ventas y, en general, a todas aquellas personas que tengan a su mando equipos comerciales y quieran realizar modelos de predicción y planificación de ventas. Válido también para todos aquellos responsables de planificación de la demanda tanto en multinacionales como en PYMES.
Temario completo de este curso
MÓDULO 1. CONCEPTO DE DEMANDA Y VENTAS
6 HORAS
1.1. Concepto de pronóstico de ventas:
1.1.1. Diferencia entre pronóstico de ventas y demanda.
1.1.2. Concepto de determinación de las ventas.
1.1.3. Concepto de planificación de la demanda.
1.2. Clarificar la información para el pronóstico:
1.2.1. ¿Qué pronosticar?
1.2.2. ¿A qué nivel pronosticar?
1.2.3. ¿Qué espacio de tiempo pronosticar?
1.2.4. ¿Cuántos datos en el pasado son necesarios para pronosticar?
1.2.4.1. Ciclo de vida de los productos.
1.2.4.2. Los modelos que utilizaremos para el pronóstico.
1.2.4.3. El horizonte de pronóstico.
1.2.4.4. Altos y bajos en la economía.
1.3. Principios de planificación de la demanda y de suministros:
1.3.1. Principios de planificación de la demanda.
1.3.2. Principios de planificación de suministros.
1.4. Family Member Forecasting.
MÓDULO 2. ARMADO DE LA INFORMACIÓN
6 HORAS
2.1. Fuentes de datos:
2.1.1. La importancia en el manejo de datos.
2.1.2. Consideraciones a tener en cuenta con los datos.
2.2. Tratamiento de los datos para el pronóstico:
2.2.1. Tratamiento para los valores perdidos (missing values).
2.2.2. Tratamiento de valores atípicos (outliers).
2.2.3. Tratamiento de datos en Excel y R:
2.2.3.1. Tratamiento de datos para pronósticos en Excel.
2.2.3.2. Tratamiento de datos para pronósticos en R.
2.2.4. Bonus: ordenamiento de datos en meses utilizando R.
MÓDULO 3. INTRODUCCIÓN A LAS SERIES DE TIEMPOS
6 HORAS
3.1. Factores importantes en una serie de tiempos.
3.2. Componentes dentro de una serie de tiempos:
3.2.1. Descomposición de la serie de tiempos.
3.3. Análisis de factores extrínsecos:
3.3.1. Ejemplos de correlación positiva.
3.3.2. Ejemplos de correlación negativa.
3.4. Cálculo de los coeficientes de correlación en Excel y R.
3.5. Autocorrelación:
3.5.1. Autocorrelación en Excel.
3.5.2. Autocorrelación en R.
MÓDULO 4. TÉCNICAS DE PRONÓSTICOS BÁSICAS PARA SERIES DE TIEMPO
14 HORAS
** Las técnicas de pronósticos son variadas y de diferente complejidad, por lo que solo con las medidas de error de pronóstico y un buen criterio de análisis podremos seleccionar el método adecuado para nuestra empresa.
4.1. Clasificación de las técnicas de pronósticos.
4.2. Cálculo de error de pronóstico:
4.2.1. Enfoques de medición del error de pronóstico:
4.2.1.1. Enfoque 1, miramos hacia el pasado.
4.2.1.2. Enfoque 2, miramos hacia el futuro.
4.3. Técnica de pronóstico básica N1: Promedio Móvil Simple en Excel y R
4.3.1. Promedio Simple (PS).
4.3.2. Promedio Móvil Simple (PMS).
4.3.3. Promedio Móvil Ponderado (PMP).
4.3.4. Analizando los errores de pronóstico.
4.4. Técnica de pronóstico básica N2: Suavización Exponencial Simple en Excel y R.
4.5. Técnica de pronóstico básica N3: Suavización Exponencial Doble en Excel y R (método de Holt).
4.6. Técnica de pronóstico básica N4: Suavización Exponencial Triple en Excel y R (método de Winters).
4.7. Herramienta de previsión de pronósticos en Excel.
MÓDULO 5. TÉCNICAS DE PRONÓSTICOS AVANZADAS PARA SERIES DE TIEMPO
6 HORAS
5.1. Técnica de pronóstico avanzada N1: método de Croston para demandas intermitentes.
5.2. Técnica de pronóstico avanzada N2: modelos ARIMA
5.2.1. Modelos ARIMA en R.
MÓDULO 6. MODELOS DE REGRESIÓN
6 HORAS
** ¿Qué pasaría si las ventas no dependieran de un momento del tiempo, sino que lo hicieran en función del comportamiento de otra u otras variables diferentes al tiempo?
La regresión es una técnica estadística utilizada para investigar y modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes diferentes al tiempo.
6.1. Concepto de regresión:
6.1.1. Indicadores importantes para el análisis de regresión.
6.2. Técnica de pronóstico con regresión:
6.2.1. Conceptos de selección de variables.
6.2.2. Técnica de regresión en Excel:
6.2.2.1. Matriz de correlación en Excel.
6.2.2.2. Regresión.
6.2.3. Técnica de regresión en R.
MÓDULO 7. UTILIZANDO LOS RESULTADOS DE NUESTROS PRONÓSTICOS
6 HORAS
7.1. ¿Cómo utilizar los resultados obtenidos?
7.2. Crear el pronóstico estadístico.
7.3. Contribución de ventas al pronóstico.
7.4. Ajustar y definir el pronóstico consensuado:
7.4.1. Identificación de factores internos y externos.
7.5. Uso del pronóstico restricto. ¿Cómo comunicarlo?
7.5.1. Reglas generales de presentación del pronóstico.
7.5.2. Reglas para realizar el reporte del pronóstico.
7.5.3. Reglas para presentar el pronóstico.
7.5.4. Reglas para “vender” el pronóstico.
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289 €