Este repositorio contiene una serie de notebooks Jupyter que demuestran la aplicación de técnicas de Machine Learning para resolver diferentes casos de negocio en varios departamentos de una empresa.
Cada notebook está dedicado a un departamento específico y detalla el proceso de análisis de datos, aplicación de algoritmos de Machine Learning y interpretación de resultados para resolver problemas únicos de negocio.
01.- Departamento de Riesgos.ipynb: Análisis de riesgos y predicción de créditos.02.- Departamento de Marketing.ipynb: Segmentación de clientes y optimización de campañas.03.- Departamento de Ventas.ipynb: Pronósticos de ventas y análisis de tendencias de mercado.04.- Departamento de RRHH.ipynb: Predicción de rotación de personal y análisis de sentimiento.05.- Departamento de Operaciones.ipynb: Optimización de la cadena de suministro y gestión de inventarios.06.- Departamento de Relaciones Públicas.ipynb: Análisis de la percepción de marca y gestión de la reputación.
Para utilizar estos notebooks, es recomendable seguir estos pasos:
- Clonar el repositorio en su máquina local usando
git clone. - Instalar las dependencias necesarias enumeradas en
requirements.txt. - Abrir los notebooks en Jupyter Lab o Jupyter Notebook.
Se recomienda revisar cada notebook en el orden proporcionado, ya que pueden existir dependencias de datos o modelos entre los casos.
Si tienes alguna pregunta, no dudes en abrir un issue o contactar directamente a través de lozas2605@gmail.com.
Lalo Lozas