Este documento presenta un proyecto de machine learning para la predicción de precios realizado por Juanjo Milla para la empresa Confortauto FR. Explica el contexto de la empresa y el mercado de neumáticos, describe las herramientas analíticas utilizadas como Spark y R, y las metodologías estadísticas como Random Forest y programación entera. Finalmente, enumera las variables consideradas en el modelo como precio, marketing, calendario y características de los productos.

2. Machine learning para
la predicción de precios
Juanjo Milla

3. ¿Quién soy?
• Estadístico
• Manager de BI en Grupo Soledad
• Consultor de Analytics en Clavei
• He trabajado en proyectos de machine learning y visualización de datos
para Telefonica, Burger King o Tableau.
• Cofundador y organizador de Databeers Alicante, Tableau User Group
Alicante y Alicante Data Science Meetup.
@juanjo_milla
es.linkedin.com/in/jjgmilla
juanjomilla.com

4. Índice
• Contexto: Grupo Soledad y Confortauto FR
• Software Analítico
• Metodología estadística
• Variables

5. • +40 empresas
• +50 países
• Círculo neumático
• Confortauto
Contexto: Grupo Soledad y Confortauto FR

6. https://www.confortauto.fr/
• 10.000 referencias
• Cambio de precios cada hora
• Mercado con muchos competidores
Contexto: Grupo Soledad y Confortauto FR

7. Software analítico
https://spark.apache.org/ https://www.r-project.org/

8. Metodología estadística
Previsión de Demanda/Venta
RANDOM FOREST
Spark Machine Learning Library
Modelo Optimización de precios
Integer Programming (IP)
RGLPK library

9. Variables
Producto Precio Marketing Calendario
Modelo Precio relativo Campañas Festivos
Llanta Descuentos Ofertas estacionalidades
Marca Canibalización anomalías
Código Veloc.
Popularidad
Stock
Tiempo envio

10. Aplicación tecnológica
GRACIASGRACIAS
@juanjo_milla
es.linkedin.com/in/jjgmilla
juanjomilla.com