En este trabajo de investigación se realizará un modelo de predicción mediante algoritmos de ciencia de datos, que le permita a una empresa del sector de bienes raíces tener una predicción de sus ventas, tomando como base el historial de años anteriores; lo cual permitirá a los directivos y asesores inmobiliarios conocer los meses en los que se venden más inmuebles. Se trabajará con la metodología CRISP-DM la cual permitirá hacer ajustes fácilmente en los cambios que surgen en el desarrollo del proyecto. Posteriormente se identificarán las fuentes de datos de la inmobiliaria, se realizará un análisis de los mismos para clasificarlos en datos estructurados y no estructurados. Se realizará el diseño de la solución mediante la herramienta Jupyter Notebook utilizando algoritmos de Machine Learning, el tipo de aprendizaje utilizado será supervisado. El modelo de Ciencia de Datos permitirá a la inmobiliaria conocer las operaciones que más ganancias generan, identificar las características de los inmuebles más vendidos, así como tener el pronóstico de sus ventas futuras.
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López Vázquez, L., & Cadena Martínez, R. (2023). Modelo de Ciencia de Datos para predecir ventas en una Empresa. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(4), 9374–9393. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i4.7634
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