- no presentar datos con muchos decimales (falsa sensación de exactitud)
- relatar los resultados hablando en pasado como si se estuviera en el futuro
- exponer claramente las hipótesis de partida
- no usar -en la medida de lo posible- modelos excesivamente complejos
- conocer y ponderar el origen de los distintos datos
- emplear gráficos (sin pasarse)
En el breve coloquio posterior a su charla, han surgido preguntas interesantes como de qué manera hacer previsiones cuando hay en marcha campañas promocionales.
Prashant Yadav tiene un doctorado en ingeniería por la Universidad de Alabama. Es profesor de SCM en el ZLC e investigador asociado del MIT, aparte de colaborar con otras instituciones y escuelas de negocios. El curriculum de Prashant es tan apretado como interesante: además de su actividad académica ha desarrollado labores de planificación estratégica en Health Products Research y ha trabajado como consultor en KLGSystel y en HOLTEC Consulting. Es autor asimismo de un buen número de publicaciones científicas. Una de las áreas de interés de Prashant es la gestión logística en el ámbito farmaceutico.
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