Análisis de Datos sena

8/17/2019 Análisis de Datos sena

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Analisis de datos históricosEjemplo de demanda de salchichas

Un estudio realizado por una empresa que analiza las posibilidades de ofrecer salchichas en elmercado nacional, la cual arrojo los siguientes datos acerca del comportamiento de la demanda de

esta producto desde el año 2002:

El anlisis de la tendencia de los datos en los años, se hace en E!"E# de la siguiente forma:

http://jeqproyectosena.blogspot.com/2010/07/analisis-de-datos-historicos.htmlhttp://jeqproyectosena.blogspot.com/2010/07/analisis-de-datos-historicos.html


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E"(*"A& 5E $)67E""*9( 5E 8E)"A56&

ola estimados estudiantes para finalizar el curso usted debe apropiarse de los temas pertinentespara realizar la $ro.ección de 8ercados, como son el concepto de pronostico, la correlación . losmodelos matematicos de regresión, los pronosticos se utilizan en di/ersos ambitos de la empresa,sin embargo para este curso nos enfocaremos en la parte comercial; "on el dominio de estostemas usted obtendr habilidades . destrezas para desempeñarse optimamente en el desarrollo depronosticos; $ara iniciar es necesario conocer el concepto de $ronostico . enseguida lo que

significa la correlación, lo cual permitir saber el grado de afinidad entre las /ariables que se /an aestudiar

El $ronostico de


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necesarios para darle un impulso a la parte operati/a en la consecusión de las acti/idades; 5esdeel punto de /ista gerencial . directi/o es importante en la toma de decisiones en la planeacionesestrat=gica de generación de /alor; $ermite determinar con claridad los objeti/os cuantitati/os en/entas, lo cual es el punto de partida para el desarrollo de los planes de acción de la compañ>a;

#as empresas por lo general elaboran pronosticos para cada producto o por lineas de productos,tambien se tienen en cuenta en algunos casos las referencias, con el fin de tener decisiones masacertadas . reales;

$odriamos definir un pronostico como la estimación de las /entas esperadas, para la empresa,esto puede ser para una linea de productos o para una marca determinada; El periodo estandarque puede abarcar un pronostico es de un año, aunque dependiendo del comportamiento de losproductos teniendo en cuenta las temporadas podria ser mas corto;;

En este apartado obser/aremos de forma de sintesis las di/ersas formas que e?isten para laelaboración de pronosticos, es mu. interesante @@mucho animo

#as t=cnicas generalmente aceptadas para la elaboración de pronósticos se di/iden en cincocategor>as: juicio ejecuti/o encuestas, anlisis de series de tiempo, anlisis de regresión . pruebas

de mercado; #a elección del m=todo o m=todos depender de los costos in/olucrados, delpropósito del pronóstico, de la confiabilidad . consistencia de los datos históricos de /entas, deltiempo disponible para hacer el pronóstico, del tipo de producto, de las caracter>sticas del mercado,de la disponibilidad de la información necesaria . de la pericia de los encargados de hacer elpronóstico; #o usual es que las empresas combinen /arias t=cnicas de pronóstico;

%uicio Ejecuti/o: &e basa en la intuición de uno o ms ejecuti/os e?perimentados con relación aproductos de demanda estable; &u incon/eniente es que se basa solamente en el pasado . estinfluenciado por los hechos recientes;

Encuesta de $ronóstico de los "lientes: 'til para empresas que tengan pocos clientes; &e lespregunta que tipo . cantidades de productos se proponen comprar durante un determinado

per>odo; #os clientes industriales tienden a dar estimados ms precisos; Estas encuestas reflejanlas intenciones de compra, pero no las compras reales;

Encuesta de $ronóstico de la uerza de odo; #a sumatoria de los estimados indi/iduales conformael pronóstico de la Empresa o de la 5i/isión; El incon/eniente es la tendencia de los /endedores ahacer estimati/os mu. conser/adores que les facilite la obtención futura de comisiones . bonos;

El 8=todo 5elfos B5elphiC: &e contrata e?pertos que hacen pronósticos iniciales que la empresapromedia . les de/uel/e para refinar los estimados indi/iduales; El procedimiento puede repetirse/arias /eces hasta cuando los e?pertos D trabajando por separado D lleguen a un consenso sobre

los pronósticos; Es un m=todo de alta precisión;

Anlisis de &eries de iempo: &e utilizan los datos históricos de /entas de la empresa paradescubrir tendencias de tipo estacional, c>clico . aleatorio o errtico; Es un m=todo efecti/o paraproductos de demanda razonablemente estable; $or medio de los promedios mó/ilesdeterminamos primero si ha. presente un factor estacional; "on un sistema de regresión linealsimple determinamos la l>nea de tendencia de los datos para establecer si ha. presente un factorc>clico; El factor aleatorio estar presente si podemos atribuir un comportamiento errtico a las/entas debido a acontecimientos aleatorios no recurrentes;


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Anlisis de )egresión: &e trata de encontrar una relación entre las /entas históricas B/ariabledependienteC . una o ms /ariables independientes, como población, ingreso perDcpita o productointerno bruto B$*C; Este m=todo puede ser Ftil cuando se dispone de datos históricos que cubrenamplios per>odos de tiempo; Es ineficaz para pronosticar las /entas de nue/os productos;

$rueba de 8ercado: &e pone un producto a disposición de los compradores en uno o /ariosterritorios de prueba; #uego se miden las compras . la respuesta del consumidor a diferentesmezclas de mercadeo; "on base en esta información se pro.ectan las /entas para unidadesgeogrficas ms grandes;

Es Ftil para pronosticar las /entas de nue/os productos o las de productos e?istentes en nue/osterritorios; Estas pruebas son costosas en tiempo . dinero, adems alertan a la competencia;

$ara comenzar a trabajar el proceso matematico es necesario re/isar la correlación de la /ariables,/eamos en que consiste

"oeficiente de correlación B)C

8ide el grado de relación e?istente entre dos /ariables, el /alor de la correlación B)C /ar>a desde DG

a G, pero en la prctica se trabaja tomndose como /alor absoluto;

El /alor del coeficiente de relación se interpreta de modo que a media que ) se apro?ima a G, esms grande la relación entre los datos, por lo tanto ) Bcoeficiente de correlaciónC mide laapro?imación entre las /ariables; GHH "anna/os I; $ag J0

El coeficiente de correlación se puede clasificar de la siguiente manera:

"6))E#A"*9(


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entender su modelo matematico; 6bser/ar que es sencillo

#a e?trapolación o pro.ección a partir de la tendencia histórica, se debe realizar teniendo en cuentasupuestos comoP las condiciones e?istentes en el pasado tendrn efectos similares en el futuroP#os efectos se compensan reciproca . mutuamenteP . las /ariables objeti/as del trabajo sonBconsumoDtiempoC . BofertaDtiempoC, todas las dems /ariables se hallan impl>citas en los datosobser/ados GHH; 8arco El>as "ontreras , pag G0 ,

ambien podemos afirmar que la regresión es una t=cnica estad>stica utilizada para simular larelación e?istente entre dos o ms /ariables; $or lo tanto se puede emplear para construir unmodelo que permita predecir el comportamiento de una /ariable dada;

8odelos matemticos para regresión con dos /ariables

$ara $ro.ectar e?isten dos modelos bsicos de regresión, uno es el de dos /ariables o simple . elotro es de regresión mFltiple, en el que se utilizan tres o mas /ariables; nea recta, cu.a ecuación matemtica esla siguiente:

Apreciados aprendices del programa de a de Aprendizaje, *nstructi/os de uso de&oft1are para pro.ectar mercados. . material sobre el =cnicas para $ro.ección;

Una /ez usted analice este material debe realizar un ejercicio practico de pro.ección para eso debeubicar la Iu>a de Aprendizaje . el *nstructi/o para pro.ección utilizando herramientas estadisticasde E?cel;

8ucho nimo . adelante

7 la grfica es la siguiente


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8odelos mat=mticos para regresión mFltiple

#a regresión multiple se utiliza para la predicción de respuestas a partir de /ariables e?plicati/as;a. ciertos requiistos . lineamientos que se requieren para utilizar esta t=cniica, una de ellas es lalinealidad, la cual supone que la respuesta depende linealmente de las /ariables e?plicati/as, si lasrespuestas no aparenta ser lineal se deben introducir en el módelo componentes no lineales; 200Naron #opez Qellez 8ontiel ;$ag J;

5icho de otra forma esta regresión se aplica cuando e?isten dos o ms /ariables independientesque se utilizan para calcular los /alores de la /ariable dependiente; Aqu> e?isten /arios predictorespara la /ariable dependiente, bien sea la demanda u la oferta; Aqu> la ecuación de regresión lineal

toma la siguiente forma

7 K a R bBGC !BGC R bB2C!B2C R SS;bBnC!BnC , en la cual las /ariables predictoras T independientesson !BGC, !B2C,SSS;!BnC;

Adems e?isten algunos procedimientos de correlación mFltiple, que permiten interrelacionar una/ariable con la dems en forma simultnea;

$ara tener en cuenta debemos decir que en este módelo se puede tener la tentación de incluiraspectos que se tengan en bases de datos, pensando que entre ms /ariables se inclu.an mejoresposibilidades e?istan para que se llegue a un buen fin, pero finalmene se puede incurrir en erroresde precision ;

6tra razón es que si se espera ajustar unas pocas obser/aciones, usando muchas /ariables lo msprobable es que se finalice con un resultado mu. artificial; GHH 8arco El>as "ontreras uitrago,pag G-G;

8ódelos mat=maticos de ajuste para datos no lineales;

a. que tener en cuenta que hasta el momento se ha utilizado un m=todo pertinente para datoscon tendencia lineal, es decir que los puntos se encuentran mu. cerca de la l>nea recta en formaconstante esto es lo que se ha e?plicado como dispersión; Esto se puede corroborar determinandoel coeficiente de correlación, B#a correlación nos indica que tan cerca se mue/en dos /ariables


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juntas, es decir que tanto una e?plica a la otraC

6bser/emos en que consisten los modelos para datos no lineales, tenga en cuenta que muchas/eces las /entas de algunos productos o ser/icios tienen tendencias que no son uniformes,/eamos de que se tratan;

8odelo matematico para ajuste e?ponencial

#a ecuación de esta cur/a es 7 K Ae! la grfica correspondiente es la siguiente

En esta ecuación es la base de los logaritmos naturales Be K 2;VGGM2MGMSC A 7 son lasconstantes a determinar

$ara poder trabajar la ecuación que acabamos de /er, utilizando el modelo de regresión lineal que.a hemos /isto se debe someter a una transformación, mediante logaritmos quedando como sigue:*n B.C K *n BAC R ?, la cual se grafica en papel semilogaritmico da una recta de forma 7 K a R bB?C .se tiene la siguiente fórmula:7 K *n B.C P a K *n BAC

En conclusión podemos decir que esta cur/a de ajuste se debe utilizar cuando la demanda tengauna tendencia de crecimiento acelerado; ; ibid, pag G-G

8odelo mtemtico para ajuste potencial

Es una de las que ms se utilizan en los anlisis de regresión de la demanda, se e?presa con laecuación que sigue:

En donde A . son las constantes que se /an a calcular, el modelo se /iabiliza el modelo deregresión lineal transformndolo en: #og B.CP K #og BAC R ; #og B?C , graficada . sua/izada enpapel logar>tmico produce una recta de la forma : . K a R b?, en donde . K #og B.C P a K #og BACP K

bP ? K #og B?C ; ibid, pag G-G

Irficamente se puede /er de la siguiente forma:


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8odelo matemtico de ajuste logritmico

$ara esta situación el crecimiento de la demanda se presenta de uan forma ms lenta a medidaque pasa e ltiempo;

#a ecuación para este módelo es la siguiente:

7 K A R *n?

iene la caracteristica ue se e?presa como una ecuación de una recta. K a R b?, esto facilita el procedimiento de la regresion lineal; GHH 8arco El>as "ontrerasuitrago, pag G-J

$odemos /er graficamente esta situación:

"onclusión

Es importante tener en cuenta que la selección de la cur/a de ajuste se puede hacer a paritir de lastendencias obser/adas, en el comportamiento histórico de la demanda; Una ma.or certeza en laadecuada selección de la cur/a tiene que /er con el buen analisis de correlación, a medida que seobtiene un ma.or ajuste, dicho coeficiente se apro?imar a BGC uno;"uando dos /ariables tienen mucha corrrelación, es decir se e?plican en una alto grado, elcoeficiente se acercara bastante a BGC uno . en el caso contrario se alejara; Ejemplo la /ariablecantidad demandada se correlaciona en una alto grado con el tiempo, en este caso la correlaciónse acercara a BGC uno;

Estimado estudiante la pro.ección es mu. util en todos los ambitos comerciales, en este cursohemos /isto aspectos fundamentales de esta tema, los cuales le daran a usted las destrezasnecesarias para que sea un pro.ectista e?itoso, lo in/ito a que continue profundizando en el tema;$ublicado por %E&'& E()*+UE en 22:0N (o ha. comentarios: En/iar por correo electrónicoEscribe un blog"ompartir con 1itter"ompartir con aceboo3"ompartir en $interest

IU*A 5E A$)E(5*WA%ETA"*


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GUIA DE APRENDIZAJE

ACTIVIDAD DE PROYECTO: 5iagnosticar el comportamiento del mercado con base en el anlisisde la oferta . la demanda para identificar oportunidades que respondan a necesidades reales delcliente;

Resulados de Ap!endi"aje cu#ie!os po! esa Gu$a

5eterminar la oferta . la demanda del producto o ser/icio con el apo.o de soft1are especializado .la aplicación de t=cnicas de pronóstico, para identificar el potencial de mercado . capacidad de/entas de la empresa segFn pol>tica empresarial;

ACTIVIDADE% DE APRENDIZAJE A REA&IZAR

ACTIVIDAD DE APRENDIZAJE ANA&IZAR &A O'ERTA DE PRODUCTO% Y %ERVICIO% DE&PRODUCTO O %ERVICIO DE& PROYECTO EN UN PERIODO DE TIE(PO;

En este apartado usted como aprendiz realizara acti/idades de anlisis alrededor delcomportamiento de demanda . oferta de bienes asociados a su pro.ecto, para ello realice lassiguientes acti/idades:

GD)ealice el anlisis de consumo histórico de sus productos o ser/icios para m>nimo siete años;$ara ello consulte fuentes secundarias internas . e?ternas, elabore cuadros . grficos . presente elanlisis correspondiente; A partir de esta información elabore la pro.ección de la demanda para elproducto o ser/icio de su pro.ecto;

IN%TRUCCIONE% PARA REA&IZAR &A PROYECCION DE VENTA% DE %U PRODUCTO

$ara elaborar la pro.ección de mercados siga las siguientes instruccionesGDome los datos históricos de /entas de su producto, para un periodo m>nimo de V años o siprefiere puede seleccionar periodos como semestres o trimestres;

2D6rganice los datos en un cuadro ubicando dos columnas una para la /ariable tiempo BañosC . elotro para /entas;

JDEnumere los años con nFmeros que comiencen con G, 2 , J . as> en forma ordenadaNDElabore la pro.ección lineal o pronostico para el siguiente periodo, ejemplo si usted tomo V años,haga el pronostico para el año M;


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D)ealice la pro.ección del mercado a partir de la formula para pro.ección lineal 7 K a R b B?C,donde B?C es la /ariable tiempo utilizando el instructi/o para realizar pro.ección con lasherramientas estad>sticas de E!"E#; +ue encuentra en la X*Y* https:QQjesusenrique;1i3i;zoho;com

-D$resente la pro.ección num=rica . grafica de las /entas de su producto . presente un bre/eanlisis;

T)CNICA DIDACTICA A%OCIADA A E%TA ACTIVIDAD DE APRENDIZAJE*

GD$ara el desarrollo de la acti/idad los aprendices conforman equipos de trabajo de m>nimo trespersonas de acuerdo a su pro.ecto de formación;2DAl interior de los equipos se asignan roles de acuerdo a sus perfiles . habilidades, de la siguienteforma: El in/estigador, El pro.ectista, el analista . graficador; "ada rol asume su responsabilidad .dominio . la trasfiere al equipo; "ada integrante de acuerdo a su rol se comunica con el profesorpara resol/er inquietudes;JDEl )ol de *n/estigador alista los datos para trabajar en la pro.ección abre hoja de E?cel elaboracuadro . grfica de anlisis de datos;NDEl rol de $ro.ectista . el Analista indagan . se apropian del instructi/o de manejo de E?cel para

pro.ección de la demanda . anlisis grafico;DEl )ol de $ro.ectista abre hoja de E?cel . la guarda con nombre de equipo-DEl )ol de $ro.ectista se apropia de la t=cnica para pro.ectar . la e?plica al equipo . entre todos/an elaborando la pro.ección;VDEl analista se apropia de la t=cnica de graficación que encuentra en el instructi/o, participa en laelaboración de la pro.ección, finalmente, presenta todo el ejercicio num=rico . grafico con un bre/eanlisis te?tual de interpretación del ejercicio;$ublicado por %E&'& E()*+UE en GM:NG (o ha. comentarios: En/iar por correo electrónicoEscribe un blog"ompartir con 1itter"ompartir con aceboo3"ompartir en $interest

@@@*E(


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de emas de su ine!1s al!ededo! del esudio de o-e!a 0 demanda, su an/lisis,compo!amieno 0 endencias del me!cado, En esa opo!unidad se pu#lica los mae!ialespe!inene pa!a el desa!!ollo de su -o!maci2n, en!e las cuales se inclu0e la Gu$a deAp!endi"aje, Ins!uci3os de uso de %o-4a!e pa!a p!o0eca! me!cados 0 mae!ial so#!e elT1cnicas pa!a P!o0ecci2n* Adem/s encon!a!/ ejemplos de daos his2!icos de 3enas de unp!oduco*

Una 3e" used analice ese mae!ial de#e !eali"a! un eje!cicio p!/cico de p!o0ecci2n pa!aeso de#e u#ica! la Gu$a de Ap!endi"aje 0 el Ins!uci3o pa!a p!o0ecci2n uili"andohe!!amienas esad$sicas de E5cel*

666(ucho /nimo 0 adelane777

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