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Caso Práctico: Predice las Ventas en Retail utilizando Python
Introducción al Caso Práctico y Preparación de los Datos
Materiales del caso
1.1 Importación de paquetes y carga de datos (4:36)
Introducción al Análisis Exploratorio
2.1 Transformación de variables (3:32)
2.2 Revisión de la metadata de la información y de la cantidad de nulos (5:57)
2.3 Comparaciones mediante gráficas interactivas y Creación de Tooltips (6:12)
2.4 Visualizaciones con gráficos dinámicos (3:48)
2.5 Revisión de Valores Atípicos (5:25)
2.6 Correlación entre variables y Prueba de hipótesis (6:31)
2.7 Comparaciones entre grupos (6:58)
2.8 Tendencia y estacionalidad (7:25)
2.9 Reingeniería de características y Cálculo del ruido temporal (3:33)
2.10 Funciones: Retraso-Desplazamiento y Media Móvil (3:58)
2.11 Cálculo de la Media Ponderada Exponencial (1:44)
2.12 Transformación de columnas (1:26)
2.13 Técnica Train-Test-Split (4:31)
2.14 Función de Costo SMAPE (3:45)
2.15 Modelos de crecimiento (2:52)
Cierre del Caso Práctico
3.1 Resumen preliminar y Análisis del error (4:42)
3.2 Optimización del modelo (5:33)
3.3 Guardar la predicción (6:42)
2.11 Cálculo de la Media Ponderada Exponencial
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