Desafío Logístico Global: ¡Optimizaciónen usando prediccion para el Comercio Mundial! 🌐🚚

Desafío Logístico 🌍

El proyecto de Optimización Logística tiene como objetivo abordar el desafío de coordinar el transporte de manera eficiente, asegurando que los bienes lleguen a su destino de manera oportuna y en condiciones óptimas. Este desafío implica una planificación meticulosa y una ejecución precisa para garantizar la satisfacción del cliente y la competitividad en el mercado.

Datos para la Mejora Continua 📊

Este proyecto aborda los desafíos logísticos actuales, contribuye a la evolución y mejora continua de la cadena de suministro a nivel mundial. Los datos proporcionados servirán como base para el desarrollo de modelos de machine learning que permitirán tomar decisiones más informadas y estratégicas en el ámbito de la logística global.

¡Bienvenido al futuro de la logística y al impulso del comercio mundial! 👩‍💻🌐

About 🤖

Este proyecto de Optimización Logística se trata de coordinar envíos, pero ademas también incorpora un enfoque de Machine Learning para predecir la llegada de los envíos. Al aprovechar algoritmos avanzados y análisis predictivo, mi sistema busca anticiparse a posibles retrasos o inconvenientes en la entrega. Esta integración de Machine Learning no solo optimiza las operaciones sino que también mejora la precisión en la planificación logística, brindando una experiencia de envío más eficiente y confiable para clientes y empresas por igual.

Exploración y Transformación de Datos - Proyecto E-Commerce 📊🛍️

Este repositorio alberga el trabajo de exploración, transformación de datos y modelos de regresión utilizados para la predicción en el proyecto E-Commerce.

Estructura del Repositorio 📂

Archivos Principales

• Exploring-the-data: Carpeta que contiene el trabajo de exploración y transformación de datos para el proyecto.

Carpetas de Datos CSV 🗂️

• datase_csv:
  • E-Commerce_test_csv
  • E-Commerce_train_csv

Carpetas de Archivos Python 🐍

• archivos_python:
  • ColumnTransforme_regression
    • ColumnTransforme_regression_1
    • ColumnTransforme_regression_2
  • Exploring-the-data
    • Exploring-the-data_1
    • Exploring-the-data_2
    • Exploring-the-data_3
  • XLS_to_CSV

Carpetas de Dataset XLS 📚

• dataset_xls:
  • E-Commerce_test
  • E-Commerce_train

Carpetas de Datos Procesados 🔄

• datos_procesados:
  • E-Commerce_test_procesado_2
  • E-Commerce_test_procesado_3
  • E-Commerce_train_procesado_2
  • E-Commerce_train_procesado_3

Carpeta de Última Predicción 🚀

• ultima_prediccion:
  • bparedes21

Estructura de Carpetas 🗃️

El repositorio está organizado de manera lógica, facilitando la ubicación de los diferentes elementos del proyecto. Cada carpeta contiene archivos y datos relevantes para su función específica.

¡Gracias por explorar nuestro proyecto E-Commerce! 👩‍💻🌐