albaboga / app_products

Streamlit app to showcase project about electronic products and pricing data.

App_Products

Enlace a la aplicación de Streamlit

Contenido

Enlace a la sección

• Programación en Python
• Análisis de los datos pertenecientes a la base de datos de productos de Datafiniti.
• Obtención de la muestra de los datos a través de data.world.
• Preprocesamiento de los datos, buscando valores nulos, valores duplicados y limpieza de columnas pertinentes.
• Implemento un modelo de Random Forest Classifier a través de la librería Scikit-Learn para imputar los datos faltantes en la columna de tipo de envío.
• Utilización de la librería plotly para la visualización de los datos.
• A/B testing para determinar si características influyen en el precio de productos.
• Análisis de los precios de los productos visitados mensualmente (estudio de serie temporal).
• Implemento modelo ARIMA con hiperparámetros óptimos.
• Uso de modelo Neural Prophet para la predicción de valores futuros.
• Modelos Machine Learning para clasificación (estimación de tienda en función de las características del producto que busca el cliente):
  • Modelo Extreme Gradient Boosting a través de la librería Pycaret.
  • Modelo Gradient Boosting Classifier a través de la librería Scikit-Learn y usando la herramienta Wandb para búsqueda de hiperparámetros óptimos.
  • Modelo Red Neuronal a través de la librería TensorFlow.
• Resumen de los datos analizados mediante un dashboard en PowerBI
• Conclusiones de los datos.
• Utilización de la herramienta Streamlit para la visualización y explicación de los datos.

Logos e imágenes

Logo: vecteezy.com

Imágenes de la cabecera: canva.com