Ciencia de datos para la empresa

Ventas, clientes, inventario y marketing generan datos todos los días. La ciencia de datos los convierte en pronósticos, segmentos y alertas que ayudan a decidir con menos incertidumbre.

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Foto: Vitaly Gariev · Unsplash

El problema

Inventario descuadrado

Exceso de stock en unos productos y roturas en otros por planificar "a ojo".

Clientes que se van sin avisar

La fuga se detecta cuando el cliente ya canceló.

Reportes que no deciden

Muchos dashboards describen el pasado pero no anticipan el futuro.

Casos de uso

Pasa el cursor por cada caso para ver cómo funciona por dentro.

Pronóstico de demanda

Anticipar ventas por producto, tienda y mes.

Series temporales (ETS, Prophet, gradient boosting)

Prevención de fuga (churn)

Identificar qué clientes tienen alta probabilidad de irse.

Clasificación y análisis de supervivencia

Segmentación de clientes

Grupos con necesidades y comportamientos parecidos.

Clustering (k-means, RFM)

Precios y valoración

Estimar el precio justo de un producto o un activo.

Regresión (como el modelo de viviendas de esta plataforma)

Ejemplo

Ejemplo ilustrativo con datos sintéticos.

Pronóstico de demanda

Ventas mensuales reales y pronóstico con 3 meses de horizonte

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Mes	Ventas reales	Pronóstico
M1	956	993
M2	1138	1106
M3	1218	1254
M4	1451	1402
M5	1545	1515
M6	1548	1568
M7	1551	1551
M8	1435	1474
M9	1299	1362
M10	1302	1250
M11	1112	1173
M12	1109	1156
M13	1209	1209
M14	1342	1322
M15	1421	1470
M16	1666	1618
M17	1727	1731
M18	1768	1784
M19	1820	1767
M20	1631	1690
M21	1645	1578
M22	—	1466
M23	—	1389
M24	—	1372