App de predicción de producción

Contexto general del proyecto

1. **Recopilación de Datos:** Recopilar datos históricos de producción, stock inicial y final, condiciones climáticas (lluvia, temperatura) y días feriados. 2. **Procesamiento de Datos:** Organizar y limpiar los datos para que sean utilizables por el modelo de predicción. Esto incluye la normalización de los datos, la identificación de valores atípicos y la creación de conjuntos de entrenamiento y prueba. 3. **Modelo de Predicción:** Utilizar un modelo de aprendizaje automático adecuado para predecir la cantidad de producción. Un modelo de regresión podría ser una opción sólida para este tipo de predicción. También se puede considerar modelos más avanzados como las redes neuronales o modelos de series temporales, dependiendo de la complejidad de los datos. 4. **Entrenamiento del Modelo:** Alimentar el modelo con los datos históricos para que aprenda a hacer predicciones basadas en las condiciones dadas. Esto implica encontrar relaciones entre las variables, como la producción pasada, el stock inicial y final, el clima y los días festivos. 5. **Interfaz de Usuario (UI):** Desarrollar una interfaz de usuario amigable donde puedas ingresar los datos para el día siguiente, como las condiciones climáticas y si es un día feriado. También deberías poder ingresar el stock inicial y final de cada producto en cada sucursal. 6. **Predicción:** Al ingresar los datos del día siguiente, el modelo realizará una predicción en función de esos datos y de su entrenamiento previo. 7. **Mostrar Resultados:** La aplicación debe mostrar la cantidad de producción predicha para el día siguiente y, opcionalmente, los últimos 5 días más similares al día siguiente en términos de condiciones climáticas y días feriados. Esto podría requerir una función de búsqueda en tu conjunto de datos históricos. 8. **Evaluación Continua:** Evaluar regularmente el rendimiento del modelo y ajustarlo según sea necesario para mejorar la precisión de las predicciones. 1. **Frontend**: Para la interfaz de usuario (ui), se puede utilizar tecnologías web como html, css y javascript, o un marco de desarrollo como react, angular o vue.js. Esto permitirá a los usuarios ingresar datos para el día siguiente y ver las predicciones. 2. **Backend**: Para el servidor y la lógica de negocios, se puede elegir un lenguaje de programación como Python, Java, Node.js o cualquier otro con el que te sientas cómodo. El backend se encargará de manejar las solicitudes del frontend, procesar los datos históricos y realizar las predicciones utilizando modelos de aprendizaje automático. 3. **Base de Datos**: Utiliza una base de datos para almacenar y gestionar los datos históricos, como la producción pasada, el stock, el clima y los días feriados. Las bases de datos relacionales como PostgreSQL o MySQL son buenas opciones para esto. 4. **Modelo de Aprendizaje Automático**: Implementar un modelo de aprendizaje automático para predecir la producción futura. Se puedes utilizar bibliotecas como Scikit-Learn (Python) o TensorFlow/Keras si optas por modelos de redes neuronales. 5. **API**: Crear una API en el backend para que el frontend pueda comunicarse con el servidor y realizar predicciones. Puedes utilizar frameworks como Flask (Python), Express.js (Node.js) o Spring (Java) para construir la API. 6. **Integración de Datos en Tiempo Real**: Para obtener información sobre el clima actual y las previsiones meteorológicas, se puede utilizar servicios de terceros como API de pronóstico del clima, que proporcionarán datos actualizados sobre el clima. 7. **Interfaz de Usuario Amigable**: Diseñar una interfaz de usuario intuitiva para que los usuarios ingresen datos fácilmente, como condiciones climáticas, días feriados y stock de productos. 8. **Protección de Datos**: Asegurase de manejar de manera segura los datos ingresados por los usuarios y cumplir con las regulaciones de privacidad de datos aplicables. 9. **Pruebas y Depuración**: Realizar pruebas exhaustivas para garantizar que la aplicación funcione correctamente y que las predicciones sean precisas. 10. **Despliegue**: Desplegar la aplicación en un servidor web.

Categoría Programación y Tecnología
Subcategoría Programación Web
¿Cuál es el alcance del proyecto? Crear un nuevo sitio personalizado
¿Es un proyecto o una posición? Un proyecto
Actualmente tengo Tengo las especificaciones
Disponibilidad requerida Según se necesite
Roles necesarios Programador, Diseñador

Plazo de Entrega: No definido

Habilidades necesarias