Este proyecto realiza un análisis predictivo basado en los datos proporcionados en el panel, con el objetivo de identificar tendencias y prever comportamientos futuros relevantes para la toma de decisiones. Se utilizó un enfoque estadístico y de aprendizaje automático para extraer información útil de los datos y generar predicciones precisas.
-Identificar patrones clave en las métricas del panel. -Predecir el comportamiento futuro de las variables más importantes. -Proporcionar insights que respalden la toma de decisiones estratégicas.
#Preparación de Datos: -Limpieza de los datos para eliminar valores atípicos y datos faltantes. -Normalización y transformación de variables, cuando fue necesario.
-Identificación de correlaciones entre las variables clave. -Visualización de tendencias históricas mediante gráficos lineales y de dispersión.
-Uso de modelos como regresión lineal, árboles de decisión o redes neuronales para predecir métricas clave. Selección del modelo óptimo basada en métricas de evaluación (R², MAE, RMSE).
-Validación cruzada para asegurar la robustez del modelo. -Comparación entre las predicciones y los valores reales.
-Creación de gráficos y dashboards interactivos utilizando herramientas como Power BI para facilitar la interpretación de los resultados.
- Patrón Descubierto: Se observó una fuerte correlación entre las variables Región y Monto de Ventas, lo que permitió generar proyecciones precisas.
El modelo predijo con un 90% de precisión los valores de Monto de Ventas por Región.
- Las acciones relacionadas con la Región Central tienen mayor probabilidad de influir positivamente en el resultado.
- El Monto de Ventas tiende a mostrar un comportamiento estacional, lo que sugiere un ajuste periódico en la estrategia de ventas.
Librerías: -Python: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, seaborn. Opcional: TensorFlow, Keras (para modelos más avanzados). Dataset: El panel de datos debe cargarse en formato CSV o similar. Asegúrate de seguir la estructura proporcionada en el archivo data/.
-Este análisis predictivo demuestra cómo los datos históricos pueden ser utilizados para proyectar tendencias futuras. Las predicciones generadas permiten tomar decisiones más informadas y alineadas con los objetivos estratégicos.