Proyecto 2: Predicción de ventas con modelos IA integrados Parte 2

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Si usas Power BI

 

  • Carga de datos
  • Carga los datos con Power Query.
  • En «Visualizaciones → Key Influencers», analiza qué variables impactan más en las ventas.

 

Interpretación con Copilot o ChatGPT

Una vez tengas los datos reales y predichos:

 

Selección de datos

Selecciona ambas columnas.

 

Consulta a Copilot

Pide a Copilot:

 

Resultado

Inserta la respuesta en una hoja «Informe_Predicción».

 

 

Prompt para Copilot

«Resume las tendencias de ventas y explica los principales factores que influyen en el aumento.»

 

Si usas ChatGPT (vía Power Automate o Zapier):

  • Envía las ventas históricas y predichas.
  • Solicita:

 

«Genera un texto que explique el rendimiento futuro de ventas según el modelo de IA.»

Inserta la respuesta en una hoja «Informe_Predicción».

 

Automatización

Con Power Automate, crea un flujo que:

 

Activación automática

Se active al actualizar el archivo en OneDrive.

 

Generación de informe

Guarde el informe como PDF.

 

Ejecución del modelo

Ejecute la hoja de previsión o script VBA.

 

Envío automático

Lo envíe automáticamente por correo a dirección seleccionada.

 

Visualización en Dashboard

Crea una hoja Dashboard_Predicción con:

 

Gráfico de líneas

Ventas reales vs. Ventas predichas.

 

Indicadores KPI crecimiento proyectado, margen medio, error del modelo.

 

Comentarios automáticos generados por Copilot o ChatGPT.

 

 

Ejemplo de comentario automático

«Las ventas proyectadas para el próximo trimestre muestran un crecimiento del 12 %,impulsado por mayores inversiones en publicidad y un aumento de personal.»

 

Ventajas de los comentarios automáticos

  • Ahorro de tiempo en análisis
  • Consistencia en la interpretación
  • Lenguaje claro y profesional

 

Personalización

  • Puedes ajustar el tono y nivel de detalle de los comentarios según tu audiencia y necesidades específicas.

 

 

Entrega requerida

El estudiante debe entregar:

 

Archivo Excel completo

  • Archivo Excel con hoja de datos y predicciones.

 

Dashboard y análisis

  • Hoja de dashboard y análisis IA.

 

Informe automático

  • Informe automático generado (en hoja o PDF).

 

Extensiones opcionales

  • Añadir un modelo de regresión múltiple en Power BI.
  • Crear un comparador de error entre modelos (ETS vs. LINEAL).
  • Incluir predicción estacional por producto.

 

Regresión múltiple en Power BI

 

¿Qué es?

La regresión múltiple permite analizar cómo múltiples variables independientes (publicidad, personal, región) afectan simultáneamente a las ventas.

 

Implementación

En Power BI, utiliza el visual de Analytics para añadir líneas de tendencia y análisis de regresión a tus gráficos de dispersión.

Esto te permitirá visualizar la relación entre múltiples variables y las ventas de forma interactiva.

 

Ventajas

  • Mayor precisión predictiva
  • Identificación de factores clave
  • Análisis de interacciones

 

 

Beneficios del proyecto

 

Aprendizaje práctico

Dominio de herramientas de IA aplicadas a casos reales de negocio, combinando Excel, Power BI y automatización.

 

Automatización eficiente

Reducción del tiempo dedicado a tareas repetitivas mediante flujos automatizados de análisis e informes.

 

Toma de decisiones

Capacidad para anticipar tendencias y tomar decisiones estratégicas basadas en datos y predicciones precisas.

 

Competencias profesionales

Desarrollo de habilidades altamente demandadas en el mercado laboral actual: análisis predictivo, IA y visualización de datos.

 

¡Éxito en tu proyecto!

Recuerda: la clave está en la práctica constante y la experimentación con diferentes modelos y herramientas

 

Aplica estos conocimientos para transformar datos en decisiones estratégicas que impulsen el crecimiento de tu organización.

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