Actividad Práctica: Detección de patrones con IA en Excel “Análisis inteligente de ventas mediante funciones de IA en Excel” Parte 7

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Proyecto 2: Predicción de ventas con modelos IA integrados

 

Objetivo general:

Diseñar y ejecutar un modelo predictivo en Excel para anticipar ventas futuras utilizando funciones inteligentes, herramientas de IA y complementos integrados como Copilot, DataRobot o Power BI AI Visuals.

 

Objetivos de aprendizaje

Al finalizar el proyecto, el alumno será capaz de:

 

Aplicar funciones predictivas y modelos lineales en Excel.

1- Emplear herramientas de IA (Copilot, DataRobot o Power BI) para realizar análisis automatizados.

2- Generar visualizaciones dinámicas de predicción.

3- Interpretar resultados y elaborar informes automáticos con IA.

4- Automatizar la actualización y envío de informes.

5- Preparación de datos

 

Crea una base de datos de ventas con las siguientes columnas:

Fecha Producto Región Ventas (€) Publicidad (€) Personal de ventas

01/01/ A Norte 12.500 500 3

01/02/ A Norte 14.300 600 3

01/03/ A Norte 15.800 700 4

… … … … … …

Consejo: genera 12 a 24 registros para simular un año de datos.

Creación del modelo predictivo

Opción A: Excel con funciones nativas

 

Selecciona las columnas Fecha y Ventas (€).

1- Ve a Datos → Hoja de previsión.

2- Configura un horizonte de predicción de 6 meses.

 

4. Activa “Mostrar intervalo de confianza” (95%).5. Excel generará automáticamente la curva de ventas futuras.

Fórmula equivalente:

=PREVISIÓN.ETS(FechaFutura; Ventas; Fechas; 1; 1; 1)

Opción B: Complemento DataRobot o Power BI

1. Instala el complemento DataRobot for Excel.

2. Conéctalo a tus datos y selecciona la variable objetivo (Ventas (€)).

3. Añade variables predictoras (Publicidad, Personal de ventas, Región).

4. Ejecuta el modelo → selecciona el más preciso (según R² o RMSE).

5. Inserta las predicciones en una nueva columna “Predicción IA”.

Si usas Power BI:

Carga los datos con Power Query.

En “Visualizaciones → Key Influencers”, analiza qué variables impactan más en las ventas.

 

Interpretación con Copilot o ChatGPT

Una vez tengas los datos reales y predichos:

1. Selecciona ambas columnas.

2. Pide a Copilot:

“Resume las tendencias de ventas y explica los principales factores que influyen en el aumento.”

3. Si usas ChatGPT (vía Power Automate o Zapier):

o Envía las ventas históricas y predichas.

o Solicita:

“Genera un texto que explique el rendimiento futuro de ventas según el modelo de IA.”

Inserta la respuesta en una hoja “Informe_Predicción”.Automatización

 

Con Power Automate, crea un flujo que:

Se active al actualizar el archivo en OneDrive.

1- Ejecute la hoja de previsión o script VBA.

2- Guarde el informe como PDF.

3- Lo envíe automáticamente por correo a dirección seleccionada.

 

Visualización en Dashboard

Crea una hoja Dashboard_Predicción con:

Gráfico de líneas: Ventas reales vs. Ventas predichas.

Indicadores KPI: crecimiento proyectado, margen medio, error del modelo.

Comentarios automáticos: generados por Copilot o ChatGPT.

Ejemplo de comentario automático:

“Las ventas proyectadas para el próximo trimestre muestran un crecimiento del 12 %, impulsado por mayores inversiones en publicidad y un aumento de personal.”

 

Entrega requerida

El estudiante debe entregar:

1. Archivo Excel con hoja de datos y predicciones.

2. Hoja de dashboard y análisis IA.

3. Informe automático generado (en hoja o PDF).

Extensiones opcionales

Añadir un modelo de regresión múltiple en Power BI.

Crear un comparador de error entre modelos (ETS vs. LINEAL).

Incluir predicción estacional por producto.

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