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Repositorio donde estan todos los codigos de los estudios de Datamining para la prediccion de ventas/ stock necesario a futuro dentro de una empresa.

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nicolasvargaszz/Datamining_Forecasting

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Datamining_Forecasting


🚀 Web App de Análisis y Forecasting de Ventas 📊

¡Bienvenido al repositorio de una poderosa herramienta de Data Mining y Forecasting para análisis de ventas en la industria agrícola! 🌾🐄🐖🐓

Esta aplicación utiliza Flask, SQLAlchemy y Prophet para predecir ventas y analizar materiales necesarios en el futuro. Además, presenta una interfaz web interactiva para la visualización de datos históricos y proyecciones.


🌟 Características Principales

Carga y almacenamiento de datos históricos de ventas en una base de datos SQLite.
Forecasting de ventas utilizando el modelo Prophet para predecir unidades vendidas.
Cálculo automatizado de materiales necesarios (alimentos y recursos) por animal.
Interfaz interactiva con visualización dinámica de gráficos y datos.
Endpoints REST que devuelven datos en formato JSON para facilitar la integración.


🛠️ Tecnologías Utilizadas

  • Backend: Flask + SQLAlchemy + SQLite
  • Ciencia de Datos: Prophet + Pandas
  • Frontend: HTML5, CSS3 (archivos de template: index.html, forecasting.html, materials.html)
  • Interactividad: Gráficos interactivos integrados en la web

📂 Estructura del Proyecto

📦 Proyecto
├── .venv/                           # Entorno virtual
├── templates/                       # Archivos HTML
│   ├── index.html                   # Página principal
│   ├── forecasting.html             # Visualización de pronósticos
│   └── materials.html               # Visualización de materiales necesarios
├── Supermix_Sales_data.csv          # Datos históricos de ventas
├── Combined_Sales_Data_forecast.csv # Resultados de forecasting
├── app.py                           # Código principal de la aplicación
├── knn_model.pkl                    # Modelo KNN (si es relevante)
├── requirements.txt                 # Librerías necesarias
└── README.md                        # Documentación del proyecto

🚦 Instalación y Ejecución

1. Clonar el Repositorio

git clone https://github.com/tu_usuario/tu_proyecto.git
cd tu_proyecto

2. Configurar el Entorno Virtual

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # En Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

3. Correr la Aplicación

python app.py

Abre tu navegador y accede a http://127.0.0.1:5000 🚀


📈 Cómo Funciona la Aplicación

  1. Cargar Datos

    • La app lee los archivos Supermix_Sales_data.csv (datos históricos) y Combined_Sales_Data_forecast.csv (forecast generado por Prophet).
    • Guarda los datos en SQLite y calcula automáticamente los materiales necesarios.
  2. Páginas Interactivas

    • Página Principal (index.html): Muestra animales y ventas registradas.
    • Forecasting (forecasting.html): Visualización de proyecciones de ventas y ganancias estimadas.
    • Materiales (materials.html): Resumen de recursos necesarios por animal y mes.
  3. Endpoints REST

    • GET /forecast_data/<animal> → Datos de proyección.
    • GET /data/<animal> → Datos históricos.
    • GET /materials_data → Detalle de materiales requeridos.
    • GET /materials_summary_data → Resumen agregado de materiales.

🧩 Ejemplo de Forecasting 📊

📅 Datos de entrada:

ds, yhat, Animal
2024-01-01, 150, Cow
2024-01-02, 200, Pig

🚀 Proyección final:

  • Cow: 150 unidades → Ganancia: 7.500.000 Gs
  • Pig: 200 unidades → Ganancia: 6.000.000 Gs

🎯 Objetivo del Proyecto

Facilitar el análisis predictivo y la planificación de recursos en la industria agrícola, optimizando la gestión de ventas y suministro de materiales.


🤝 Colaboración

¡Toda contribución es bienvenida! ✨ Siéntete libre de enviar un pull request o abrir issues para reportar errores o sugerir mejoras.


📄 Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT. 📜


🚀 ¡Gracias por visitar este repositorio y que disfrutes analizando datos como nunca antes! 📊✨


About

Repositorio donde estan todos los codigos de los estudios de Datamining para la prediccion de ventas/ stock necesario a futuro dentro de una empresa.

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No releases published

Packages

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