Informe predictivo - forecast

Implementar un modelo de aprendizaje que pronostique ventas, ingresos y costos basado en el histórico de contratos y facturación

El sistema hará un análisis de la información que posee el sistema en temas de ventas, ingresos, costos de periodos anteriores. De acuerdo a los datos recopilados podrá brindar al usuario informes predictivos donde el usuario podrá tomar decisiones estratégicas, según esta premisa se propone que el sistema realice las siguientes funciones:

1. Recolección y preparación de datos: El sistema deberá recolectar y consolidar datos históricos de contratos, facturación, ventas, ingresos y costos, de la misma manera el sistema deberá limpiar los datos eliminando valores atípicos y registros duplicados, para que de forma automática se realice el proceso de análisis de características para crear variables relevantes para el modelo, como tendencias temporales y características del contrato.

2. Selección del modelo: el sistema deberá incluir modelos de regresión, como regresión lineal, regresión logística o regresión polinómica, para predecir variables continuas como ventas, ingresos y costos.

3. El sistema podría utilizar tecnología de machine learning para dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. El sistema podrá utilizar el conjunto de entrenamiento para ajustar los parámetros del modelo, el conjunto de validación para ajustar hiperparámetros y el conjunto de prueba para evaluar el rendimiento final.

4. Visualización de resultados: El sistema deberá presentar los resultados de pronósticos en gráficos y visualizaciones fáciles de entender. También deberá comparar las predicciones con los valores reales para evaluar la precisión del modelo.

5. Actualización continua: El sistema deberá contar con módulo de actualización continua que refine y actualice el modelo a medida que se disponga de nuevos datos.

Se debe asegurar el monitoreo del rendimiento del modelo en el tiempo y realizar ajustes según sea necesario.

La implementación exitosa de un modelo de pronóstico requiere un enfoque iterativo y la combinación de conocimientos en ciencia de datos y experiencia en el dominio del mercado inmobiliario al cual se encuentra dirigida la aplicación.