Capítulo 16: Estudio de Caso 1: Análisis de Datos de Ventas
16.3 Modelado Predictivo
Después de comprender nuestros datos a través del EDA y la visualización, el siguiente paso sensato es hacer algunas predicciones basadas en este entendimiento. El modelado predictivo nos permite anticipar tendencias futuras y resultados utilizando algoritmos y modelos estadísticos. Este es un paso crucial en el proceso de análisis de datos, ya que nos permite tomar decisiones informadas y planificar para el futuro.
Al construir un modelo predictivo, podemos obtener información sobre posibles tendencias y patrones de ventas futuras. Esto puede ayudarnos a identificar áreas para mejorar, optimizar nuestros recursos y tomar decisiones empresariales informadas. El modelado predictivo es como una varita mágica, pero respaldada por datos, y puede proporcionarnos información valiosa a la que de otra manera no tendríamos acceso.
En esta sección de nuestro estudio de caso de Análisis de Datos de Ventas, profundizaremos en el proceso de construcción de un modelo predictivo. Exploraremos los diferentes tipos de modelos que podemos usar, así como los diferentes algoritmos y modelos estadísticos que los sustentan. También veremos cómo podemos evaluar el rendimiento de nuestro modelo y cómo podemos usarlo para hacer predicciones informadas sobre las ventas futuras.
Entonces, ¿estás listo para llevar tus habilidades de análisis de datos al siguiente nivel? ¡Sumérgete y explora el fascinante mundo del modelado predictivo!
16.3.1 Preprocesamiento para Modelado Predictivo
Antes de continuar con la construcción de un modelo, asegurémonos de que nuestros datos estén en el formato correcto. Ya hemos limpiado nuestros datos en la sección anterior, así que solo verificaremos que las características que planeamos usar estén escaladas adecuadamente.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Create a new DataFrame for modeling
df_for_modeling = df_monthly_sales[['Quantity', 'TotalSales']]
# Scaling the features
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df_for_modeling)16.3.2 Selección y Entrenamiento del Modelo
Para nuestros datos de ventas, usaremos un modelo de regresión lineal simple para predecir VentasTotales basado en Cantidad.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Splitting the data into training and test sets
X = df_scaled[:, 0].reshape(-1, 1)
y = df_scaled[:, 1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Initialize and train the model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)16.3.3 Evaluación del Modelo
Evaluemos qué tan bien se desempeña nuestro modelo utilizando métricas como RMSE y R-cuadrado.
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# Making predictions
y_pred = model.predict(X_test)
# Calculate the performance metrics
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f'RMSE: {rmse}')
print(f'R-squared: {r2}')16.3.4 Hacer Predicciones Futuras
Ahora que nuestro modelo está entrenado y evaluado, hagamos algunas predicciones futuras de ventas.
# Make future predictions
future_quantity = np.array([1200, 1400, 1600]).reshape(-1, 1)
future_quantity_scaled = scaler.transform(future_quantity)
future_sales_scaled = model.predict(future_quantity_scaled)
# Inverse transform to get actual sales values
future_sales = scaler.inverse_transform(np.column_stack((future_quantity, future_sales_scaled)))[:, 1]
print(f"Predicted Future Sales: {future_sales}")¡Y voilà! Ahora tienes un modelo predictivo para tus datos de ventas, listo para guiarte en tus futuros emprendimientos. ¿No es emocionante?
Siéntete empoderado, porque comprender el pasado y el presente a través del EDA, y vislumbrar el futuro con el modelado predictivo, pueden ser las claves para el éxito de tu negocio.
16.3 Modelado Predictivo
Después de comprender nuestros datos a través del EDA y la visualización, el siguiente paso sensato es hacer algunas predicciones basadas en este entendimiento. El modelado predictivo nos permite anticipar tendencias futuras y resultados utilizando algoritmos y modelos estadísticos. Este es un paso crucial en el proceso de análisis de datos, ya que nos permite tomar decisiones informadas y planificar para el futuro.
Al construir un modelo predictivo, podemos obtener información sobre posibles tendencias y patrones de ventas futuras. Esto puede ayudarnos a identificar áreas para mejorar, optimizar nuestros recursos y tomar decisiones empresariales informadas. El modelado predictivo es como una varita mágica, pero respaldada por datos, y puede proporcionarnos información valiosa a la que de otra manera no tendríamos acceso.
En esta sección de nuestro estudio de caso de Análisis de Datos de Ventas, profundizaremos en el proceso de construcción de un modelo predictivo. Exploraremos los diferentes tipos de modelos que podemos usar, así como los diferentes algoritmos y modelos estadísticos que los sustentan. También veremos cómo podemos evaluar el rendimiento de nuestro modelo y cómo podemos usarlo para hacer predicciones informadas sobre las ventas futuras.
Entonces, ¿estás listo para llevar tus habilidades de análisis de datos al siguiente nivel? ¡Sumérgete y explora el fascinante mundo del modelado predictivo!
16.3.1 Preprocesamiento para Modelado Predictivo
Antes de continuar con la construcción de un modelo, asegurémonos de que nuestros datos estén en el formato correcto. Ya hemos limpiado nuestros datos en la sección anterior, así que solo verificaremos que las características que planeamos usar estén escaladas adecuadamente.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Create a new DataFrame for modeling
df_for_modeling = df_monthly_sales[['Quantity', 'TotalSales']]
# Scaling the features
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df_for_modeling)16.3.2 Selección y Entrenamiento del Modelo
Para nuestros datos de ventas, usaremos un modelo de regresión lineal simple para predecir VentasTotales basado en Cantidad.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Splitting the data into training and test sets
X = df_scaled[:, 0].reshape(-1, 1)
y = df_scaled[:, 1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Initialize and train the model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)16.3.3 Evaluación del Modelo
Evaluemos qué tan bien se desempeña nuestro modelo utilizando métricas como RMSE y R-cuadrado.
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# Making predictions
y_pred = model.predict(X_test)
# Calculate the performance metrics
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f'RMSE: {rmse}')
print(f'R-squared: {r2}')16.3.4 Hacer Predicciones Futuras
Ahora que nuestro modelo está entrenado y evaluado, hagamos algunas predicciones futuras de ventas.
# Make future predictions
future_quantity = np.array([1200, 1400, 1600]).reshape(-1, 1)
future_quantity_scaled = scaler.transform(future_quantity)
future_sales_scaled = model.predict(future_quantity_scaled)
# Inverse transform to get actual sales values
future_sales = scaler.inverse_transform(np.column_stack((future_quantity, future_sales_scaled)))[:, 1]
print(f"Predicted Future Sales: {future_sales}")¡Y voilà! Ahora tienes un modelo predictivo para tus datos de ventas, listo para guiarte en tus futuros emprendimientos. ¿No es emocionante?
Siéntete empoderado, porque comprender el pasado y el presente a través del EDA, y vislumbrar el futuro con el modelado predictivo, pueden ser las claves para el éxito de tu negocio.
16.3 Modelado Predictivo
Después de comprender nuestros datos a través del EDA y la visualización, el siguiente paso sensato es hacer algunas predicciones basadas en este entendimiento. El modelado predictivo nos permite anticipar tendencias futuras y resultados utilizando algoritmos y modelos estadísticos. Este es un paso crucial en el proceso de análisis de datos, ya que nos permite tomar decisiones informadas y planificar para el futuro.
Al construir un modelo predictivo, podemos obtener información sobre posibles tendencias y patrones de ventas futuras. Esto puede ayudarnos a identificar áreas para mejorar, optimizar nuestros recursos y tomar decisiones empresariales informadas. El modelado predictivo es como una varita mágica, pero respaldada por datos, y puede proporcionarnos información valiosa a la que de otra manera no tendríamos acceso.
En esta sección de nuestro estudio de caso de Análisis de Datos de Ventas, profundizaremos en el proceso de construcción de un modelo predictivo. Exploraremos los diferentes tipos de modelos que podemos usar, así como los diferentes algoritmos y modelos estadísticos que los sustentan. También veremos cómo podemos evaluar el rendimiento de nuestro modelo y cómo podemos usarlo para hacer predicciones informadas sobre las ventas futuras.
Entonces, ¿estás listo para llevar tus habilidades de análisis de datos al siguiente nivel? ¡Sumérgete y explora el fascinante mundo del modelado predictivo!
16.3.1 Preprocesamiento para Modelado Predictivo
Antes de continuar con la construcción de un modelo, asegurémonos de que nuestros datos estén en el formato correcto. Ya hemos limpiado nuestros datos en la sección anterior, así que solo verificaremos que las características que planeamos usar estén escaladas adecuadamente.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Create a new DataFrame for modeling
df_for_modeling = df_monthly_sales[['Quantity', 'TotalSales']]
# Scaling the features
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df_for_modeling)16.3.2 Selección y Entrenamiento del Modelo
Para nuestros datos de ventas, usaremos un modelo de regresión lineal simple para predecir VentasTotales basado en Cantidad.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Splitting the data into training and test sets
X = df_scaled[:, 0].reshape(-1, 1)
y = df_scaled[:, 1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Initialize and train the model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)16.3.3 Evaluación del Modelo
Evaluemos qué tan bien se desempeña nuestro modelo utilizando métricas como RMSE y R-cuadrado.
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# Making predictions
y_pred = model.predict(X_test)
# Calculate the performance metrics
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f'RMSE: {rmse}')
print(f'R-squared: {r2}')16.3.4 Hacer Predicciones Futuras
Ahora que nuestro modelo está entrenado y evaluado, hagamos algunas predicciones futuras de ventas.
# Make future predictions
future_quantity = np.array([1200, 1400, 1600]).reshape(-1, 1)
future_quantity_scaled = scaler.transform(future_quantity)
future_sales_scaled = model.predict(future_quantity_scaled)
# Inverse transform to get actual sales values
future_sales = scaler.inverse_transform(np.column_stack((future_quantity, future_sales_scaled)))[:, 1]
print(f"Predicted Future Sales: {future_sales}")¡Y voilà! Ahora tienes un modelo predictivo para tus datos de ventas, listo para guiarte en tus futuros emprendimientos. ¿No es emocionante?
Siéntete empoderado, porque comprender el pasado y el presente a través del EDA, y vislumbrar el futuro con el modelado predictivo, pueden ser las claves para el éxito de tu negocio.
16.3 Modelado Predictivo
Después de comprender nuestros datos a través del EDA y la visualización, el siguiente paso sensato es hacer algunas predicciones basadas en este entendimiento. El modelado predictivo nos permite anticipar tendencias futuras y resultados utilizando algoritmos y modelos estadísticos. Este es un paso crucial en el proceso de análisis de datos, ya que nos permite tomar decisiones informadas y planificar para el futuro.
Al construir un modelo predictivo, podemos obtener información sobre posibles tendencias y patrones de ventas futuras. Esto puede ayudarnos a identificar áreas para mejorar, optimizar nuestros recursos y tomar decisiones empresariales informadas. El modelado predictivo es como una varita mágica, pero respaldada por datos, y puede proporcionarnos información valiosa a la que de otra manera no tendríamos acceso.
En esta sección de nuestro estudio de caso de Análisis de Datos de Ventas, profundizaremos en el proceso de construcción de un modelo predictivo. Exploraremos los diferentes tipos de modelos que podemos usar, así como los diferentes algoritmos y modelos estadísticos que los sustentan. También veremos cómo podemos evaluar el rendimiento de nuestro modelo y cómo podemos usarlo para hacer predicciones informadas sobre las ventas futuras.
Entonces, ¿estás listo para llevar tus habilidades de análisis de datos al siguiente nivel? ¡Sumérgete y explora el fascinante mundo del modelado predictivo!
16.3.1 Preprocesamiento para Modelado Predictivo
Antes de continuar con la construcción de un modelo, asegurémonos de que nuestros datos estén en el formato correcto. Ya hemos limpiado nuestros datos en la sección anterior, así que solo verificaremos que las características que planeamos usar estén escaladas adecuadamente.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Create a new DataFrame for modeling
df_for_modeling = df_monthly_sales[['Quantity', 'TotalSales']]
# Scaling the features
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df_for_modeling)16.3.2 Selección y Entrenamiento del Modelo
Para nuestros datos de ventas, usaremos un modelo de regresión lineal simple para predecir VentasTotales basado en Cantidad.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Splitting the data into training and test sets
X = df_scaled[:, 0].reshape(-1, 1)
y = df_scaled[:, 1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Initialize and train the model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)16.3.3 Evaluación del Modelo
Evaluemos qué tan bien se desempeña nuestro modelo utilizando métricas como RMSE y R-cuadrado.
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# Making predictions
y_pred = model.predict(X_test)
# Calculate the performance metrics
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f'RMSE: {rmse}')
print(f'R-squared: {r2}')16.3.4 Hacer Predicciones Futuras
Ahora que nuestro modelo está entrenado y evaluado, hagamos algunas predicciones futuras de ventas.
# Make future predictions
future_quantity = np.array([1200, 1400, 1600]).reshape(-1, 1)
future_quantity_scaled = scaler.transform(future_quantity)
future_sales_scaled = model.predict(future_quantity_scaled)
# Inverse transform to get actual sales values
future_sales = scaler.inverse_transform(np.column_stack((future_quantity, future_sales_scaled)))[:, 1]
print(f"Predicted Future Sales: {future_sales}")¡Y voilà! Ahora tienes un modelo predictivo para tus datos de ventas, listo para guiarte en tus futuros emprendimientos. ¿No es emocionante?
Siéntete empoderado, porque comprender el pasado y el presente a través del EDA, y vislumbrar el futuro con el modelado predictivo, pueden ser las claves para el éxito de tu negocio.