Pipeline de Machine Learning para la aplicación de Bases de Venta en el sector textil

El objetivo de este proyecto ha sido crear todo un proceso basado en Machine Learning que sea capaz de predecir con suficiente antelación los productos que tienen que conformar la venta principal de la cadena, aquellos llamados Base de Venta. Gracias a ello, será posible tomar medidas en cuanto a su logística, para lograr que el abastecimiento continuo de los mismos en caso de producirse un despunte en las ventas. Para lograrlo se ha estudiado una muestra de datos, se han probado varios modelos sobre ella, se ha determinado que el clasificador Random Forest es el más adecuado, y por último se han realizado predicciones segmentando por subfamilias de productos y países, entrenando en total más de 30 modelos.

The goal of this project is to develop a whole process based on Machine Learning, capable of predicting which products will be top sales, those called Sales Base. Thanks to that, it will be possible to take actions related to logistics, in order to ensure an uninterrupted supply to the stores. To this end, a sample of data has been studied, several models have been tested, Random Forest has been determined to be the most suitable, and predictions have been made by segmenting at product subfamily and country level, training a total of more than 30 models.