- Se limpiaron los datos de la respectiva base de datos.
- Se realizó un análisis exploratorio.
- Se estimaron las ventas esperadas para el próximo periodo (siguiente año), de manera global y por territorio.
- Se estudio el comportamiento de las ventas por territorio y línea de producto.
- Se creo un modelo logístico para estimar la probabilidad de que un pedido fuera cancelado.
- Base de datos de ventas: "sales_data_sample.csv"
Ventas globales (2004-2005):
Se ajusto un modelo SARIMA(0,0,0)(0,1,0)[12] con lo que se pudo estimar las ventas del próximo año.
Nota: Todos los supuestos del modelo se cumplieron, excepto el supuesto de Normalidad pero aún así se tomo como un modelo aceptable.
Predicciones:
Ventas (2004-2005):
Predicciones:
Ventas (2004-2005):
Predicciones:
Nota: Para los territorios de Asia y Australia no se tienen suficientes datos para ajustar un modelo SARIMA aceptable.
Un primer análisis que podríamos hacer, es destacar la gran cantidad de autos clásicos que se venden en todos los respectivos territorios. Además, las ventas relativas en Asia de los camiones y autobuses quedan en segundo lugar. Lo cúal podría indicar el alto desarrollo industrial que esa zona tenía enntre los años 2004-2005, y que hoy en día aún tiene.
Dentro de la variables STATUS existe un valor llamado CANCELLED lo que nos indica si un pedido fue cancelado. Por lo que en un intento de reducir costos, se creo un modelo para predecir cuando es más probable que esto suceda.
El modelo esta en: logisticModel.py
La probabilidad de predecir correctamente si va a exitir una cancelación del pedido es del 100%. Claramente existe overfitting, pero dados los pocos casos (60 observaciones) en los cuáles los pedidos fueron cancelados en esta base de datos. Entonces podemos considerar a este modelo como aceptable.