Previsioni

Analisi dei dati in Excel

Nick Edwards

Analyst at Mynd

Cos’è il forecasting?

  • Il forecasting è prevedere esiti e trend futuri dai dati storici con tecniche statistiche.
    • Le previsioni sono stime, non esiti reali

Meteo con previsioni

Analisi dei dati in Excel

Stagionalità

  • La stagionalità è la correlazione tra periodo dell’anno e performance.

Un grafico a linee delle vendite al dettaglio 2018–2020 con trend stagionali in grigio

1 https://www.census.gov/retail/sales.html
Analisi dei dati in Excel

Un po’ di bias...

Donna al laptop che riflette

Il bias è la distorsione dei risultati di previsione dovuta a come è impostata l’analisi.

  1. Bias di campionamento: dati raccolti in modo non rappresentativo
  2. Bias di conferma: si accettano solo risultati già ritenuti veri
  3. Bias di ancoraggio: non si adatta a sufficienza a nuovi dati o trend
Analisi dei dati in Excel

Intervalli di confidenza

Una curva di distribuzione con estremi inferiore e superiore etichettati

  • Gli intervalli di confidenza sono l’intervallo in cui è probabile che cada l’esito reale
  • Il livello di confidenza è la probabilità che l’esito reale cada nell’intervallo
Analisi dei dati in Excel

Intervalli di confidenza

Una curva di distribuzione con il 90% dell’area evidenziata

  • Gli intervalli di confidenza sono l’intervallo in cui è probabile che cada l’esito reale
  • Il livello di confidenza è la probabilità che l’esito reale cada nell’intervallo
Analisi dei dati in Excel

Intervalli di confidenza

Una curva di distribuzione con il 95% dell’area evidenziata

  • Gli intervalli di confidenza sono l’intervallo in cui è probabile che cada l’esito reale
  • Il livello di confidenza è la probabilità che l’esito reale cada nell’intervallo
Analisi dei dati in Excel

Medie mobili

Un grafico di media mobile

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Medie pesate

Media mobile pesata

  • Moltiplica i valori di una serie per la loro importanza assegnata

La formula di una media mobile pesata

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Medie pesate

Media mobile pesata

  • Moltiplica i valori di una serie per la loro importanza assegnata

La formula di una media mobile pesata

Esempio calcola la media pesata

Valori Pesi
2 0.15
3 0.35
4 0.50
[(2 x 0.15) + (3 x 0.35) + (4 x 0.50)]/
(0.15 + 0.35 + 0.50)

3.6/1 = 3.6

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Ayo berlatih!

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