Título del Proyecto: Análisis y Predicción de Ventas en una Tienda de Retail
Descripción: El objetivo del proyecto es realizar un análisis completo de datos (EDA), preprocesamiento y evaluación de diferentes modelos de machine learning para predecir las ventas de una tienda de retail. Este trabajo es crucial para identificar patrones de comportamiento en las ventas, optimizar estrategias comerciales y mejorar la toma de decisiones basadas en datos.
Estructura del Repositorio:
/Proyecto1
|-- /data # Contiene los datos utilizados en el proyecto.
| |-- dataset.csv # Archivo original con los datos de ventas.
|-- /notebooks # Notebooks para cada etapa del proyecto.
| |-- EDA.ipynb # Análisis Exploratorio de Datos.
| |-- Preprocessing.ipynb # Preprocesamiento y transformación de datos.
| |-- Benchmarking.ipynb # Entrenamiento y comparación de modelos.
|-- /reports # Informes y visualizaciones clave generados.
| |-- classification_report.txt # Informe de clasificación.
| |-- confusion_matrix.png # Imagen de la matriz de confusión.
| |-- roc_curve.png # Curva ROC de los modelos evaluados.
|-- /presentation # Presentación final en formato PPT.
| |-- onepage_presentation.pptx # Resumen ejecutivo de una página.
|-- README.md # Documentación del proyecto.
Instrucciones para Ejecutar:
Abre los notebooks en Jupyter o cualquier entorno compatible. Ejecuta los notebooks en el siguiente orden:
- EDA.ipynb: Exploración y visualización de datos.
- Preprocessing.ipynb: Transformaciones y preparación de datos.
- Benchmarking.ipynb: Entrenamiento y evaluación de modelos.
Autores: Guillermo Cabrera
Licencia: Puedes usar, modificar y distribuir el código, siempre y cuando se incluya la atribución correspondiente.