Análisis y Predicción de Ventas en una Tienda de Retail

Objetivo

Realizar un análisis exploratorio de datos (EDA) completo, preprocesamiento y benchmarking de técnicas de machine learning para predecir ventas en una tienda de retail. Además, generar un análisis de métricas y crear una presentación de una página (one-page) en PPT para explicar los resultados.

Estructura del Repositorio:

/PROY_PREDICCION_VENTAS_RETAIL |-- /data | |-- dataset.csv |-- /notebooks | |-- EDA.ipynb | |-- Preprocessing.ipynb | |-- Benchmarking.ipynb |-- /reports | |-- classification_report.txt | |-- confusion_matrix.png | |-- roc_curve.png |-- /presentation | |-- onepage_presentation.pptx |-- README.md

Instrucciones para Ejecutar:

Sigue estos pasos para ejecutar el proyecto localmente:

Clona el repositorio:

git clone https://github.com/Ferx096/PROY_PREDICCION_VENTAS_RETAIL.git

Navega a la carpeta del proyecto:

cd PROY_PREDICCION_VENTAS_RETAIL

Instala las dependencias necesarias:

pip install -r requirements.txt

Ejecuta los notebooks para EDA y modelado:

jupyter notebook

Autor:

Fernando Cabrera

Licencia:

Datasets de uso libre