23 de Octubre de 2024 | 28 de Enero de 2025 | Abierta - Inscríbete |
20 de Noviembre de 2024 | 28 de Febrero de 2025 | Abierta - Inscríbete |
11 de Diciembre de 2024 | 28 de Marzo de 2025 | Abierta - Inscríbete |
Duración: 50 horas
Precio: 230 Dólares Americanos
Diploma: Para compartir online de forma segura
(503) 21366505 (34) 601 615 098
Formas de pago seguras Ecommerce Europe Trustmark:
Transferencia bancaria
Visa
Comprender y dominar los conceptos fundamentales relacionados con la demanda y las ventas, incluyendo la diferencia entre pronóstico de ventas y demanda, la determinación de ventas y la planificación de la demanda.
Aprender a trabajar con datos, incluyendo la identificación y el tratamiento de valores perdidos y valores atípicos, tanto en Excel como en R, garantizando la calidad de los datos para realizar pronósticos precisos.
Familiarizarse con la herramienta “Family Member Forecasting”: para poder desagregar un valor de pronóstico en sus componentes a nivel producto, ahorrando un tiempo valioso de predicción.
Adquirir conocimientos avanzados sobre series de tiempo, incluyendo la descomposición de series de tiempo, análisis de factores extrínsecos y cálculo de coeficientes de correlación, lo que le permitirá comprender mejor los patrones y tendencias en los datos.
Dominar una variedad de técnicas de pronóstico, desde las básicas como el Promedio Móvil Simple y la Suavización Exponencial, hasta avanzadas como el método de Croston y los modelos ARIMA.
Desarrollar criterios importantes para la medición del error de pronóstico y su interpretación.
Familiarizarse con el uso de modelos de regresión y la integración de múltiples variables en los pronósticos.
Aprender a utilizar los resultados de los pronósticos de manera efectiva en la toma de decisiones comerciales, identificando factores tanto internos como externos que puedan afectar las ventas y comunicando los pronósticos de manera clara y persuasiva.
El contenido y las herramientas pedagógicas del curso
Pronóstico de Ventas en Excel y R , han sido elaboradas por un equipo de especialistas dirigidos por:
Ingeniero Industrial.
Máster en Logística con amplia experiencia en la administración de la cadena de suministros, en planificación y control de la producción, implementación de sistemas informáticos para la mejora del flujo de información y productos entre empresas, proveedores y clientes y en auditoría logística.
Compagina su actividad profesional con la docencia donde ha tenido la oportunidad de tratar los siguientes temas: Green Logistic, Logística Inversa e Identificación de procesos para aplicación de CPFR.
Años
Ponentes
Cursos
Empresas
Alumnos