Cálculo del Porcentaje de precisión de las previsiones es una tarea muy familiar de hacer no sólo para las personas que trabajan con estadísticas y análisis de datos, sino también para las personas que trabajan con la ciencia de datos y el aprendizaje automático. En este artículo, le mostraremos 4 de los métodos más fáciles y eficientes de cómo calcular el porcentaje de precisión de las previsiones en Excel.

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Introducción a la precisión de las previsiones

Precisión de las previsiones es el desviación entre la demanda prevista y la demanda real También se denomina Error de previsión Si se calculan correctamente los errores de las previsiones de demanda anteriores, podrá modificar su planificación empresarial futura, por ejemplo, aumentando su tasa de servicio, reduciendo las roturas de stock, reduciendo el coste de la cadena de suministro, etc., para que tenga más éxito.

Calcular la precisión de la previsión es muy importante en los negocios, por lo que debe disponer de un método coherente y fiable para estimar la previsión con facilidad.

En este artículo, le mostraremos cómo puede calcular el porcentaje de precisión de las previsiones de las 4 formas más fiables. Pero antes de mostrarle esos métodos de cálculo, primero, necesita saber cuál es la demanda real en precisión de las previsiones.

Introducción a la previsión de la demanda para calcular el porcentaje de precisión de la previsión

Previsión de la demanda o Previsión de ventas es un tema muy amplio. El objetivo de este artículo es mostrarle cómo puede calcular Porcentaje de precisión de las previsiones Por lo tanto, aquí sólo le proporcionaremos una breve descripción de la previsión de la demanda.

Por otro lado, Previsión de la demanda es algo que no es muy común en todas las organizaciones. O incluso si su empresa tiene alguna, puede que no sea consciente de ello. Si su empresa tiene un ERP o un software relacionado, lo más probable es que tenga una previsión.

La fórmula para calcular el Previsión de la demanda es,

Aplicando esta fórmula, podrá conocer fácilmente la previsión de demanda de su organización.

4 métodos para calcular el porcentaje de precisión de las previsiones en Excel

Ahora que ya conoce el Actual Previsión y el Previsión de la demanda puede empezar a calcular el Porcentaje de precisión de las previsiones en Excel.

Los pasos para calcular el Precisión de las previsiones producto por producto en Excel.

Pasos:

• Al principio, simplemente restar la previsión de la demanda para calcular el error de pronóstico para cada producto.
• A continuación, utilice la función ABS() en Excel para calcular el valor absoluto del error .
• Por último, simplemente dividir el valor absoluto del error por la demanda y multiplicarlo por 100 para calcular el porcentaje del error a nivel de producto.

A continuación se muestran todos los pasos de estos cálculos para un horizonte de ventas de 2 meses.

Puede utilizar el Función SUM() para calcular el Total de todos los atributos en el cálculo del porcentaje de precisión de la previsión en Excel.

Bien, como ya sabéis, estos errores son a nivel de elemento. Ahora necesitamos saber cómo obtener un indicador general basándose en estas mediciones.

A continuación, aprenderás las 4 fórmulas matemáticas más sencillas y utilizadas para calcular los porcentajes de precisión de las previsiones en Excel.

1. Exactitud de previsión BIAS/ Error de previsión coherente para calcular el porcentaje de exactitud de previsión

Predicción BIAS es la analítica desviación entre los valores reales y los estimados .

Para calcular el precisión de las previsiones simplemente dividir el Error Total por la Demanda Total .

Para comprobar si la predicción para todos los productos es sobreestimado ( BIAS> 0 ) o subestimado ( BIAS <0 ), puede utilizar este método.

Más información: Cómo calcular el porcentaje de beneficio en Excel (3 métodos)

2. Error porcentual medio absoluto (MAPE) para calcular la precisión de las previsiones en Excel

Otra forma sencilla y eficaz de calcular el error de previsión es calcular el Error porcentual absoluto medio (MAPE) de la previsión. MAPE se define como media de los porcentajes de Error .

En MAPE es un cálculo de errores, un porcentaje alto significa malo, y un porcentaje bajo significa bueno.

No recomendamos este método, ya que no se ponderan las cantidades ni los valores. Los periodos de gran demanda pueden subestimarse fácilmente si se confía plenamente en este indicador para medir las previsiones.

Más información: Calcular Porcentaje Usando Referencia Absoluta de Celda en Excel (4 Métodos)

3. Error Medio Absoluto (MAE)/ Desviación Media Absoluta (MAD)/ Error Porcentual Absoluto Ponderado (WAPE)

Error medio absoluto (MAE) o Desviación Media Absoluta (DMA) o Error porcentual absoluto ponderado (WAPE) es el media de los errores absolutos ponderados Valor absoluto significa que incluso cuando la diferencia entre la demanda prevista y la demanda real es un valor negativo, se convierte en positivo.

Para calcular el Error medio absoluto (MAE) de la previsión sólo dividir el Error Absoluto Total por la Demanda Total .

Este método se pondera por cantidad o valor, por lo que es muy recomendable en la planificación de la demanda.

Sin embargo, este método tiene un inconveniente. Como el error de demanda no es proporcional, este método funciona mejor cuando se trabaja con un solo producto. Si se utiliza con productos de volúmenes diferentes, el resultado será torcido con el producto de volúmenes más pesados.

Más información: Cómo calcular el porcentaje de pérdida de peso en Excel (5 métodos)

4. Error cuadrático medio (RMSE) para calcular la precisión de las previsiones en Excel

Error cuadrático medio (RMSE) se calcula a partir del raíz cuadrada del error cuadrático medio (ECM) o Desviación cuadrática media (DMS) .

Tenemos que añadir el Error al cuadrado (Error^2) de cada producto para este indicador. A continuación, podemos calcular el Error cuadrático medio . Error cuadrático medio (ECM) es el error cuadrático medio para cada producto.

Ahora que tenemos el valor de MSE ahora podemos medir el RMSE para nuestra previsión.

Para calcular el RMSE , sólo dividir la raíz cuadrada del MSE por la Media de la Demanda .

En RMSE es comparativamente más complejo de aplicar y extraer resultados, pero esta fórmula penaliza fuertemente los grandes errores de previsión.

También es un método muy recomendable, ya que es capaz de ignorar los errores de cálculo y producir resultados precisos.

Más información: Cómo calcular el porcentaje de victorias y derrotas en Excel (con sencillos pasos)

Conclusión

Para concluir, este artículo te ha mostrado 4 métodos fáciles y útiles para calcular el porcentaje de precisión de las previsiones en Excel. Espero que este artículo te haya sido muy útil. No dudes en hacer cualquier pregunta relacionada con el tema.