In tutte le aziende c’è la tendenza ad effettuare delle previsioni circa l’andamento di alcune variabili (quali, ad esempio, il fatturato complessivo, le vendite di un determinato prodotto, le quote di mercato, la solvibilità media della clientela, etc.).

Una “buona previsione” dipende da numerosi fattori ed, in particolare, dalla accuratezza dalla serie storica dei dati, dal tipo di previsione (a breve termine o a medio/lungo termine) e dal metodo matematico-statistico adoperato.

Utilizzare, ad esempio, una serie storica lunga per fare una previsione sulle vendite di un certo prodotto (il fatturato degli ultimi 20 anni o degli ultimi 10 anni) potrebbe essere “poco significativo” se si considera la dinamicità dei mercati odierni, la concorrenza di altri operatori che tende ad essere sempre più incalzante, il ciclo di vita del prodotto che tende ad essere sempre più breve.

Anche quando si utilizza una serie storica “adeguata” è necessario tenere in giusta considerazione alcune variabili che possono influire negativamente sulle previsioni: ad esempio, una vendita “straordinaria” dovrebbe essere esclusa dalla serie di dati o, se si preferisce, la serie dovrebbe essere “normalizzata” escludendo quei valori che difficilmente si ripeteranno in futuro.

Anche il tipo di previsione influenza notevolmente la sua accuratezza: una previsione delle vendite per i prossimi due/tre anni porta sicuramente a dati più accurati rispetto ad una previsione decennale (non è un caso che grosse aziende utilizzano anche dei Budget semestrali!).

I metodi di calcolo sono molteplici (lineare, esponenziale, logaritmico, …) ed ognuno si utilizza per un determinato tipo di dati o di previsione (prevedere la rotta di uno Shuttle richiede, evidentemente, modelli previsionali complessi e dinamici differenti rispetto a quelli richiesti per una previsione sulle vendite!).

In azienda si utilizzano, solitamente, previsioni basati sul sistema lineare in quanto i valori storici raramente subiscono grosse variazioni in tempi brevi (se un’azienda ha venduto nell’anno cento prodotti, difficilmente il prossimo anno ne riuscirà a vendere mille!).

Il metodo previsionale di tipo lineare si basa sulla funzione TENDENZA, funzione che esaminiamo in questo tutorial.

La funzione TENDENZA

La funzione TENDENZA, appartenente alla categoria Statistiche, ha la seguente sintassi:

=TENDENZA(y_nota;x_nota;nuova_x;cost)

Per illustrare gli argomenti della funzione TENDENZA facciamo riferimento al procedimento matematico che è alla base del calcolo.

La funzione disegna su di un grafico “immaginario” una serie di punti dati dalle coordinate y e x indicati nei primi due argomenti (pertanto, gli argomenti y_nota e x_nota devono fare riferimento ad uno stesso numero di valori o di celle), crea l’equazione della “retta di interpolazione lineare” attraverso il “metodo dei minimi quadrati” (la retta y=mx+q i cui punti sono equidistanti dai punti disegnati in precedenza) ed, infine, restituisce, utilizzando l’equazione della retta di interpolazione, il valore y corrispondente alla nuova variabile indipendente x indicata come terzo argomento della funzione (nuova_x).