Skip to content

Latest commit

 

History

History
67 lines (43 loc) · 2.65 KB

README.md

File metadata and controls

67 lines (43 loc) · 2.65 KB

SISTEMA DE PREDICCION DE VENTAS

Queremos establecer el almacén de nuestra empresa en otra localización y necesitamos estimar el ritmo de las ventas, que desde la creación de la empresa ha ido en aumento, para los próximos meses, a fin de proveer el espacio que necesitaremos.

  1. Cargamos el conjunto de datos

2: Construimos y analizamos una serie temporal Construimos la estructura de datos válida para la serie temporal, la grafícamos y, a continuación, la analízamos y respondemos a las siguientes preguntas:

¿Cuál es el tensor de la serie temporal? ¿Cuál es la tendencia? ¿Es estacionaria? ¿Existe variabilidad o presencia de ruido?

3: Entrenamos un ARIMA Utilizamos los datos de entrenamiento para encontrar la mejor parametrización de nuestro modelo ARIMA.

4: Predecimos con el conjunto de test Utilizamos el modelo entrenado con el conjunto de prueba y comparamos los puntos con los reales. Medimos el rendimiento de la serie temporal.

5: Guardamos el modelo

ESTRUCTURA

The project is organized as follows:

  • app.py - The main Python script that you run for your project.
  • explore.py - A notebook to explore data, play around, visualize, clean, etc. Ideally the notebook code should be migrated to the app.py when moving to production.
  • utils.py - This file contains utility code for operations like database connections.
  • requirements.txt - This file contains the list of necessary python packages.
  • models/ - This directory should contain your SQLAlchemy model classes.
  • data/ - This directory contains the following subdirectories:
    • interin/ - For intermediate data that has been transformed.
    • processed/ - For the final data to be used for modeling.
    • raw/ - For raw data without any processing.

Setup

Prerequisites

Make sure you have Python 3.11+ installed on your. You will also need pip for installing the Python packages.

Installation

Clone the project repository to your local machine.

Navigate to the project directory and install the required Python packages:

pip install -r requirements.txt

Running the Application

To run the application, execute the app.py script from the root of the project directory:

python app.py

Contributors

This template was built as part of the 4Geeks Academy Data Science and Machine Learning Bootcamp by Alejandro Sanchez and many other contributors. Find out more about 4Geeks Academy's BootCamp programs here.

Other templates and resources like this can be found on the school GitHub page.