El software Oracle Crystal Ball (conocida comúnmente como Crystal Ball) es una aplicación compatible con hojas de cálculo para la elaboración de modelos predictivos, simulación y optimización. Una de sus características principales es que incorpora un módulo para el análisis de datos y proyecciones denominado Predictor sobre el cual presentaremos en este artículo algunos antecedentes básicos respecto a su funcionamiento.
Una vez instalado Crystal Ball se habilitará una nueva pestaña en el menú de navegación en la interfaz de Excel con nombre Crystall Ball donde se muestran las distintas herramientas que incorpora dicho programa. La siguiente imagen muestra un extracto de la visualización anterior con foco especial en el módulo Predictor en Crystal Ball según lo descrito anteriormente:
A continuación para ilustrar respecto a la utilización del módulo Predictor para los métodos de Promedio Móvil Simple y Suavizado Exponencial Simple consideraremos los siguientes datos de demanda real de un producto tipo que utilizamos anteriormente en el artículo Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE) en un Pronóstico de Demanda.
Luego seleccionamos el módulo Predictor.
Crystal Ball reconoce automáticamente los datos de la serie de tiempo al menos que existan más de una serie en la hoja de cálculo, caso en el cual siempre estará disponible la opción de seleccionar los datos de origen. En nuestro ejemplo el rango de datos se encuentra entre la celda B2 y C14 de la planilla de cálculo. Las opciones y ajustes en este nivel están disponibles en el menu Datos de entrada.
A continuación seleccionamos Siguiente para pasar a las opciones de Atributos de datos. Por ejemplo se puede especificar que los datos están en meses (o según sea el caso), además de incluir información respecto a eventos relevantes en la serie de tiempo y el ajuste de valores atípicos u outliers. Para seguir avanzando se selecciona Siguiente.
En el menú Métodos muestra los distintos métodos disponibles para su ejecución asociados a los datos de entrada. En este artículo arbitrariamente hemos decidido acotar el análisis a 2 métodos de series de tiempo ampliamente utilizados: Promedio Móvil Simple y Suavizado Exponencial Simple (conocido este último también como suavizamiento o alisamiento exponencial).
En el caso del método de medias móviles se ha considerado un promedio de 3 períodos o n=3 (sólo para fines ilustrativos, por cierto se puede seleccionar otro valor para n). Para ello se hace doble clic en el icono Promedio Móvil Simple:
Para implementar la opción de n=3 se activa la casilla Parámetros de bloqueo y se ingresa Orden 3 y Aceptar.
Finalmente al seleccionar Siguiente se accede al menú de Opciones se puede seleccionar la medida de error que se desea utilizar para efectos de comparación de los métodos seleccionados en el paso anterior. En este caso hemos seleccionado el MAD o Desviación Absoluta Media no obstante también se puede seleccionar el Error Cuadrático Medio (RMSE) o Error de Porcentaje Medio Absoluto (MAPE).
Para terminar se debe Ejecutar (obtendremos una advertencia respecto a que existen muy pocos datos en la serie para generar proyecciones fiables. Si bien este comentario es válido, omitiremos su advertencia debido a que en esta instancia nos interesa mostrar cómo se utiliza la herramienta Predictor de Crystal Ball más que discutir lo adecuado que resulta realizar pronósticos con una baja densidad de datos).
De los 2 métodos utilizados se obtiene que según el criterio del MAD (MAD=46,10) el que tiene mejor desempeño es Suavizado Exponencial Simple con alfa α=0,8439. El detalle de los pronósticos se puede consultar en el menú Ver y Tabla según se muestra a continuación:
Observación: Si bien el cálculo del MAD no es explícito (sólo aparece el resultado de 46,10), se puede obtener fácilmente siguiendo el procedimiento que se muestra a continuación y que hemos abordado en el Blog anteriormente (cualquier diferencia menor se debe exclusivamente a los criterios de aproximación).
y los tiempos están en días.
, por ejemplo, 
. Adicionalmente la varianza se obtiene de 
, por ejemplo, 
. Con la ayuda de Excel resulta sencillo replicar el procedimiento para el resto de las actividades como se muestra a continuación:
![\mathbb{P}[T<40]=\mathbb{P}[Z_{\alpha }<\frac{40-39}{\sum {\sigma _{RC}}^{2}}]=\frac{40-39}{\sqrt{(\frac{1}{9})+(\frac{4}{9})+(\frac{16}{9})+4}}\cong0,6544](http://s0.wp.com/latex.php?latex=%5Cmathbb%7BP%7D%5BT%3C40%5D%3D%5Cmathbb%7BP%7D%5BZ_%7B%5Calpha+%7D%3C%5Cfrac%7B40-39%7D%7B%5Csum+%7B%5Csigma+_%7BRC%7D%7D%5E%7B2%7D%7D%5D%3D%5Cfrac%7B40-39%7D%7B%5Csqrt%7B%28%5Cfrac%7B1%7D%7B9%7D%29%2B%28%5Cfrac%7B4%7D%7B9%7D%29%2B%28%5Cfrac%7B16%7D%7B9%7D%29%2B4%7D%7D%5Ccong0%2C6544&bg=ffffff&fg=000000&s=0 "\mathbb{P}[T<40]=\mathbb{P}[Z_{\alpha }<\frac{40-39}{\sum {\sigma _{RC}}^{2}}]=\frac{40-39}{\sqrt{(\frac{1}{9})+(\frac{4}{9})+(\frac{16}{9})+4}}\cong0,6544")
![\mathbb{P}[T>41]=\mathbb{P}[1-Z_{\alpha }<\frac{41-39}{\sum {\sigma _{RC}}^{2}}]=\frac{41-39}{\sqrt{(\frac{1}{9})+(\frac{4}{9})+(\frac{16}{9})+4}}\cong0,2134](http://s0.wp.com/latex.php?latex=%5Cmathbb%7BP%7D%5BT%3E41%5D%3D%5Cmathbb%7BP%7D%5B1-Z_%7B%5Calpha+%7D%3C%5Cfrac%7B41-39%7D%7B%5Csum+%7B%5Csigma+_%7BRC%7D%7D%5E%7B2%7D%7D%5D%3D%5Cfrac%7B41-39%7D%7B%5Csqrt%7B%28%5Cfrac%7B1%7D%7B9%7D%29%2B%28%5Cfrac%7B4%7D%7B9%7D%29%2B%28%5Cfrac%7B16%7D%7B9%7D%29%2B4%7D%7D%5Ccong0%2C2134&bg=ffffff&fg=000000&s=0 "\mathbb{P}[T>41]=\mathbb{P}[1-Z_{\alpha }<\frac{41-39}{\sum {\sigma _{RC}}^{2}}]=\frac{41-39}{\sqrt{(\frac{1}{9})+(\frac{4}{9})+(\frac{16}{9})+4}}\cong0,2134")
![\mathbb{P}[T\geq40]+\mathbb{P}[T\leq 41]=0,1322](http://s0.wp.com/latex.php?latex=%5Cmathbb%7BP%7D%5BT%5Cgeq40%5D%2B%5Cmathbb%7BP%7D%5BT%5Cleq+41%5D%3D0%2C1322&bg=ffffff&fg=000000&s=0 "\mathbb{P}[T\geq40]+\mathbb{P}[T\leq 41]=0,1322")
y 
, respectivamente.
, dado el número de variables utilizadas, de hecho las soluciones factibles son menos de 16 pues en particular 
para i=1,2,3,4 no satisface las disponibilidades de capital en cualquiera de las tres alternativas.