Forecast de Ventas con Python Django – Demo Aplicación Web
Python nos permite construir múltiples modelos para crear forecast, tenemos disponible la gama de modelos de machine learning y las series de tiempo. Así mismo, Python también nos permite implementar de distintas formas nuestros modelos, se pueden implementar a través de APIs y también si construimos aplicaciones web que ejecuten los modelos de machine learning que hemos creado. Para crear aplicaciones web, Python dispone de sus principales framework web, Django y Flask, ambos funcionan open source, es decir son de uso libre y grátis.
En esta demo se muestra una aplicación creada con Python y su framework web Django. La demo permite realizar forecast de ventas para una empresa que vende suscripciones de televisión por cable. Las ventas de esta empresa tienen relación con múltiples variables dentro del modelo: IPC, tipo cambio Dólar, tasa desempleo, variables de la competencia, precio de ventas, entre otras 21 variables en total, más la variable tiempo.
La aplicación funciona generando forecast de manera automática y manual. Por la vía automática, el sistema genera toda las variables independientes y el forecast. En la otra manera, la manual, el sistema requiere que el usuario ingrese todas las variables del modelo en un archivo Excel y en base a estas variables y el modelo, calcula el forecast de ventas. En ambos casos el sistema carga toda la data y la almacena en la base de datos, permite visualizar, ordenar descendente y ascendente, y filtrar. También genera la gráfica del forecast de ventas y crea un archivo Excel descargable con el forecast de ventas y todas sus variables.
La aplicación se puede ver en funcionamiento a través del video adjunto a esta nota.
Para crear esta aplicación se requieren conocimientos básicos / medios en Python, modelos de machine learning, Django y nociones de despliegue en servidor.