La función FORECAST.ETS.SEASONALITY en Excel se utiliza para analizar series de datos temporales y devolver la longitud del patrón estacional (o periódico) que detecta. Es parte del conjunto de funciones de pronóstico basadas en el algoritmo de Suavizado Exponencial Triple (ETS), diseñado para trabajar con datos que tienen una tendencia y una estacionalidad.

Esta función es especialmente útil para identificar la periodicidad en tus datos antes de realizar un pronóstico, como por ejemplo, detectar un patrón de 12 meses en ventas mensuales, 7 días en tráfico web diario o 4 trimestres en informes financieros anuales.

Sintaxis

=FORECAST.ETS.SEASONALITY(valores, escala_de_tiempo, [finalización_de_datos], [agregación])

Los argumentos de la función son:

• valores: Es el rango o matriz de datos históricos para los cuales se desea detectar la estacionalidad. Son los valores dependientes. Obligatorio.
• escala_de_tiempo: Es el rango o matriz de fechas, horas o valores numéricos independientes que corresponden a los valores. Esta escala debe tener un paso constante entre sus puntos. Obligatorio.
• finalización_de_datos: Especifica cómo tratar los puntos de datos que falten en la escala_de_tiempo. Es un argumento opcional.
  • 1 (Predeterminado): Los puntos que falten se rellenan mediante interpolación lineal (promedio de los puntos adyacentes).
  • 0: Los puntos que falten se tratan como ceros.
• agregación: Especifica cómo agregar múltiples valores que tengan la misma marca de tiempo en la escala_de_tiempo. Es un argumento opcional.
  • 1 (Predeterminado): AVERAGE (Promedio)
  • 2: COUNT (Contar)
  • 3: COUNTA (Contar A)
  • 4: MAX (Máximo)
  • 5: MEDIAN (Mediana)
  • 6: MIN (Mínimo)
  • 7: SUM (Suma)

Ejemplos

Ejemplo 1: Detectar un patrón estacional en ventas mensuales.

Imaginemos que tenemos un registro de ventas mensuales durante dos años. Queremos que Excel detecte automáticamente el ciclo estacional, que debería ser de 12 meses.

=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B25, A2:A25)

Resultado esperado: 12

Excel analiza los datos y detecta un patrón que se repite cada 12 puntos, lo que corresponde a un ciclo anual en datos mensuales.

Ejemplo 2: Estacionalidad en datos con valores faltantes.

Si en el conjunto de datos anterior faltara el dato de ventas de un mes, podemos indicarle a la función cómo gestionarlo. En este caso, le pediremos que complete el dato faltante interpolando (comportamiento por defecto).

=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B25, A2:A25, 1)

Resultado esperado: 12

El resultado sigue siendo el mismo porque el argumento finalización_de_datos con valor 1 (o si se omite) rellena los huecos de forma inteligente para no romper el patrón estacional.

Observaciones

La escala_de_tiempo debe tener un paso constante entre cada punto (por ejemplo, cada día, cada mes, cada trimestre). Si la función no puede detectar un paso constante (con hasta un 30% de irregularidad), devolverá un error.

Si no se detecta ningún patrón estacional en los datos, la función devolverá un valor de 0.

Errores comunes

• #¡NUM!: Ocurre si el paso en la escala_de_tiempo no es constante o si los valores para finalización_de_datos o agregación están fuera del rango permitido.
• #¡N/A!: Ocurre si los rangos de valores y escala_de_tiempo no tienen el mismo tamaño.
• #¡VALOR!: Ocurre si alguno de los argumentos no es numérico.

Disponibilidad por versión de Excel

Esta función está disponible a partir de Excel 2016 para Windows y Mac, así como en Excel para la web y Excel 365.

Compatibilidad

Funciones Relacionadas

• FORECAST.ETS: Calcula un valor futuro en una serie de tiempo usando el algoritmo ETS.
• FORECAST.ETS.CONFINT: Devuelve un intervalo de confianza para el valor pronosticado.
• FORECAST.ETS.STAT: Devuelve valores estadísticos relacionados con el pronóstico de series temporales.
• FORECAST.LINEAR: Realiza una predicción lineal simple basada en datos existentes.