La predicción de ventas es un componente crítico en la planificación y gestión de la cadena de suministro de las empresas minoristas. Un pronóstico preciso permite a las empresas gestionar mejor sus inventarios, optimizar la producción y reducir costos. En este post, exploraremos un caso de estudio donde se aplicaron técnicas de ciencia de datos para predecir ventas en una cadena de tiendas minoristas.
Recolección y Limpieza de Datos
El primer paso en este proyecto fue la recolección de datos históricos de ventas, que incluían información sobre productos, fechas, ubicaciones de tiendas y datos promocionales. Además, se recopilaron datos externos como condiciones climáticas y eventos locales, que podrían influir en las ventas. Una vez recopilados, los datos fueron limpiados para eliminar valores atípicos y corregir errores.
Modelado y Elección de Algoritmos de Predicción
Se utilizaron varios algoritmos de machine learning para predecir las ventas, incluyendo modelos de regresión lineal, árboles de decisión y modelos de series temporales como ARIMA. Cada modelo fue evaluado utilizando una técnica de validación cruzada para determinar su precisión y capacidad de generalización. El modelo de bosque aleatorio (Random Forest) resultó ser el más preciso, con un error cuadrático medio (RMSE) significativamente menor que los otros modelos.
Evaluación del Modelo y Ajuste Fino
El modelo de bosque aleatorio se afinó ajustando los hiperparámetros y mejorando la selección de características. Se probaron diferentes combinaciones de hiperparámetros utilizando una búsqueda en cuadrícula y una validación cruzada. Además, se aplicó ingeniería de características para incluir variables adicionales que pudieran mejorar la precisión del modelo, como las promociones de temporada y las festividades.
Resultados y Recomendaciones
El modelo final logró una alta precisión en la predicción de ventas, lo que permitió a la empresa ajustar sus inventarios y reducir significativamente el exceso de stock. Además, las predicciones ayudaron a mejorar la planificación de las promociones y a optimizar la distribución de productos en diferentes ubicaciones.
Impacto del Proyecto y Lecciones Aprendidas
Este proyecto demostró el valor de utilizar técnicas avanzadas de ciencia de datos para la predicción de ventas. Las lecciones aprendidas incluyen la importancia de la calidad de los datos, la selección adecuada de características y la evaluación rigurosa de los modelos. A futuro, se podrían explorar enfoques adicionales como el aprendizaje profundo para mejorar aún más la precisión de las predicciones.
