Come prevedere i risultati utilizzando la funzione PREVISIONE di Excel

Imparare a prevedere i risultati in Excel può fare la differenza quando si prendono decisioni strategiche in aziende di qualsiasi dimensione. L'analisi dei dati e la capacità di anticipare tendenze o esigenze future sono essenziali, ed Excel offre diverse funzioni specializzate per rendere queste previsioni semplici ed efficaci.

La funzione PREVISIONE di Excel e le sue varianti consentono di proiettare valori futuri. Utilizzando dati storici, particolarmente utili per prevedere le vendite, gestire gli inventari o anticipare i diversi comportamenti dei consumatori. Se ti sei mai chiesto come sfruttare al meglio i tuoi dati in Excel, questo articolo è proprio ciò di cui hai bisogno per padroneggiare le funzioni di previsione e applicarle con facilità ai tuoi fogli di calcolo.

Cosa significa fare una previsione in Excel?

Il termine previsione In Excel, si traduce con "previsione" e si riferisce alla stima di valori futuri basata su informazioni passate. In un contesto aziendale, viene spesso utilizzato per prevedere le vendite, calcolare il fabbisogno di inventario, programmare la produzione o analizzare le tendenze di mercato. Le previsioni di vendita, ad esempio, consentono di prevedere quanto verrà venduto in un determinato periodo., dati chiave per prendere decisioni che incidono direttamente sul successo economico di qualsiasi azienda.

Di solito, la previsione viene effettuata periodicamente (mensile, settimanale o annuale). Dati storici affidabili e organizzati sono essenziali per previsioni accurate, poiché tutti questi meccanismi matematici si basano su statistiche applicate ai tuoi archivi.

Tipi di previsioni applicabili in Excel

Non esiste una tecnica di previsione univoca; a seconda delle informazioni disponibili e della precisione desiderata, Excel consente di applicare diversi modelli di previsione:

• Previsione qualitativa: Viene utilizzato quando le informazioni storiche sono insufficienti. Le aziende possono utilizzare sondaggi, pareri di esperti o analisi di mercato per ottenere stime.
• Previsione basata su serie temporali: Analizzare i dati storici dell'azienda utilizzando tecniche quali medie mobili, smoothing esponenziale o modelli avanzati come Box-Jenkins.
• Previsione basata su modelli causali: Utilizza variabili specifiche che influenzano la grandezza che vogliamo prevedere, come le regressioni lineari che mettono in relazione due o più fattori chiave.

Principali funzioni di previsione in Excel

Excel include diverse funzioni per la creazione automatica di previsioni, tra cui:

• PREVISIONE.LINEARE (o PREVISIONE LINEARE): Prevede i valori futuri utilizzando la regressione lineare semplice. È ideale per relazioni lineari tra due set di dati (ad esempio, le vendite nel tempo).
• PREVISIONI.ETS (o PREVISIONE.ETS): Effettua previsioni utilizzando l'algoritmo Exponential Triple Smoothing (ETS), adattato ai dati con modelli stagionali o fluttuazioni periodiche.

Entrambe le funzioni consentono di prevedere i risultati futuri in base ai dati storici e rappresentano un'opzione valida per qualsiasi utente che voglia portare l'analisi dei propri dati a un livello superiore senza ricorrere a software statistici avanzati.

Sintassi e argomenti delle funzioni di previsione

PREVISIONE.LINEARE e PRONOSTICO.LINEARE

La sintassi è la seguente:

PREVISIONE.LINEARE(x, y_nota, x_nota)

Ecco gli argomenti chiave:

• x: Il valore per il quale si desidera prevedere il risultato (ad esempio, una data futura o un indice).
• conosciuto_e: Intervallo di dati o valori dipendenti già registrati (ad esempio vendite storiche).
• noto_x: Intervallo di dati indipendenti o variabile influenzante (ad esempio, il tempo o costo unitario).

Tutti gli argomenti sono obbligatoriSe uno di essi è vuoto o ha un numero di punti diverso, la formula restituisce un errore. Inoltre, se la varianza dei dati in noto_x è zero, il risultato sarà un errore (#DIV/0!).

PREVISIONE.ETS o PRONOSTICO.ETS

Questa funzione è consigliata quando i dati presentano stagionalità. La sua sintassi è:

PREVISIONE.ETS(data_destinazione, valori, scala temporale, , , )

• data_destinazione: Data, ora o punto futuro da prevedere.
• valores: Serie storica di valori.
• scala temporale: Date o indici storici; devono avere passaggi regolari.
• stagionalità (facoltativo): numero che indica la ricorrenza del pattern. Se omesso, Excel lo rileva automaticamente.
• riempimento_dati (facoltativo): controlla come vengono gestiti i dati mancanti (0 per trattarli come zeri, 1 per interpolarli).
• aggregazione (facoltativo): metodo per combinare valori con la stessa data (il valore predefinito è la media).

Come creare una previsione in Excel passo dopo passo

1. Prepara i tuoi dati: Inserire due serie, una con la scala temporale (date o indici regolari) e un'altra con i valori storici.
2. Seleziona entrambe le serie e vai alla scheda Dati > Previsione > foglio di previsione.
3. Configura il grafico: Scegli il tipo di visualizzazione (righe o colonne) per visualizzare il risultato.
4. Scegli la data di fine per le tue previsioni e clicca su creare.
5. Excel genererà automaticamente un nuovo foglio con la tabella dei dati storici, i valori previsti e un grafico.

Inoltre, dalla finestra di configurazione è possibile regola le opzioni avanzate come l'intervallo di confidenza, la stagionalità, il metodo di aggregazione o come gestire i dati mancanti.

Personalizza la previsione: opzioni avanzate

Excel va oltre una semplice previsione: consente di personalizzare diversi parametri per adattare la previsione alle esigenze specifiche di ogni caso. Tra le opzioni più importanti figurano:

• Inizio e fine della previsione: Scegli da dove iniziare la stima e fino a che punto vuoi proiettarla.
• Intervallo di confidenza: Mostra l'intervallo entro il quale si prevede che rientri il 95% dei risultati futuri. Più ristretto è questo intervallo, maggiore è la certezza della stima.
• Stagionalità: Imposta la frequenza dei dati; se non viene regolata correttamente, la previsione potrebbe non riflettere la realtà.
• Gestione dei dati mancanti: Decide se i valori mancanti vengono interpolati (media dei vicini) o considerati zeri. Questo è fondamentale per le serie con piccoli gap.
• Aggregazione di dati duplicati: Se sono presenti più voci con la stessa data o lo stesso timestamp, Excel può calcolare la media, contare, sommare o utilizzare altri metodi.
• Inclusione di statistiche: È possibile generare tabelle aggiuntive con parametri quali errore assoluto medio, coefficienti di smoothing o R-quadrato per valutare la qualità delle previsioni.

Applicazioni pratiche: semplice esempio di previsione con Excel

Immagina che un'azienda voglia sapere quante unità di un prodotto venderà con un nuovo costo unitario. Per farlo, deve avere uno storico dei prezzi e delle unità vendute:

Costo unitario	Unità vendute
120	8.000
130	10.500
140	12.100
150	14.350

Dopo aver analizzato il grafico XY (costo unitario vs. vendite), si osserva un andamento lineare. Utilizzando la funzione PREVISIONE LINEARE Oppure, aggiungendo una linea di tendenza al grafico, Excel genera una formula matematica che mette in relazione entrambe le variabili. Ad esempio: Vendite = 102,4 x (costo unitario) – 191,64.

Se si desidera stimare le vendite per un costo unitario di 150 €, la formula sarà: 102,4 x 150 – 191,64 = 15.168 unità.

Per convalidare la robustezza della previsione:

• Guarda il grafico: Se i punti sono vicini alla linea di tendenza, la correlazione è buona.
• Utilizza la funzione CORRELAZIONE: Se il risultato è vicino a 1, la relazione trovata è forte; se è vicino a 0, è debole e la previsione potrebbe non essere affidabile.

Nei casi di relazioni non lineari, Excel consente anche di applicare modelli esponenziali o di altro tipo tramite il componente aggiuntivo Analysis Toolpak.

Previsione avanzata: Smoothing esponenziale e Toolpak di analisi

Ci sono situazioni in cui una semplice relazione lineare non è sufficiente e devono essere applicati metodi più sofisticati, come smoothing esponenzialeAd esempio, alcuni processi economici o dati sulla crescita spesso seguono questi tipi di schemi. Excel semplifica questa operazione utilizzando Toolpak di analisiPer installarlo, basta andare su Componenti aggiuntivi di Excel e attivarlo; da lì, avrai accesso a strumenti come la regressione lineare, lo smoothing e l'analisi della varianza.

Il modulo di analisi dei dati consente di ottenere:

• Regressioni lineari ed esponenziali automatiche con resoconti dettagliati.
• Coefficienti di determinazione (R quadrato) per determinare se la previsione si adatta correttamente ai dati.
• Diagnostica avanzata su affidabilità delle stime, per individuare possibili errori o debolezze nel modello utilizzato.

Tutto ciò aiuta ad automatizzare il processo di confronto tra diversi metodi di previsione, consentendo di selezionare quello più appropriato in base alla natura dei dati.

Funzioni e riferimenti aggiuntivi in Excel

Excel non solo consente di prevedere valori specifici, ma genera anche interi fogli di calcolo con risultati attesi, grafici illustrativi e tabelle aggiuntive, in particolare utilizzando le opzioni di previsione automatica. È inoltre possibile approfondire le formule utilizzate, analizzare gli algoritmi di smoothing esponenziale (ETS) e consultare la documentazione per ampliare le possibilità di analisi.

Se si dispone di dati storici che seguono una periodicità chiara, La funzione FORECAST.ETS fornisce stime più realistiche in contesti in cui si verificano picchi regolari (ad esempio, vendite mensili influenzate dalla stagione). I parametri avanzati includono il rilevamento automatico della stagionalità, la gestione dei dati mancanti tramite interpolazione e la personalizzazione del metodo di aggregazione per date con più record.