🚀 Web App de Análisis y Forecasting de Ventas 📊

¡Bienvenido al repositorio de una poderosa herramienta de Data Mining y Forecasting para análisis de ventas en la industria agrícola! 🌾🐄🐖🐓

Esta aplicación utiliza Flask, SQLAlchemy y Prophet para predecir ventas y analizar materiales necesarios en el futuro. Además, presenta una interfaz web interactiva para la visualización de datos históricos y proyecciones.

🌟 Características Principales

✅ Carga y almacenamiento de datos históricos de ventas en una base de datos SQLite.
✅ Forecasting de ventas utilizando el modelo Prophet para predecir unidades vendidas.
✅ Cálculo automatizado de materiales necesarios (alimentos y recursos) por animal.
✅ Interfaz interactiva con visualización dinámica de gráficos y datos.
✅ Endpoints REST que devuelven datos en formato JSON para facilitar la integración.

🛠️ Tecnologías Utilizadas

• Backend: Flask + SQLAlchemy + SQLite
• Ciencia de Datos: Prophet + Pandas
• Frontend: HTML5, CSS3 (archivos de template: index.html, forecasting.html, materials.html)
• Interactividad: Gráficos interactivos integrados en la web

📂 Estructura del Proyecto

📦 Proyecto
├── .venv/                           # Entorno virtual
├── templates/                       # Archivos HTML
│   ├── index.html                   # Página principal
│   ├── forecasting.html             # Visualización de pronósticos
│   └── materials.html               # Visualización de materiales necesarios
├── Supermix_Sales_data.csv           # Datos históricos de ventas
├── Combined_Sales_Data_forecast.csv  # Resultados de forecasting
├── app.py                            # Código principal de la aplicación
├── knn_model.pkl                     # Modelo KNN (si es relevante)
├── requirements.txt                  # Librerías necesarias
└── README.md                         # Documentación del proyecto

🚦 Instalación y Ejecución

1. Clonar el Repositorio:

git clone https://github.com/tu_usuario/tu_proyecto.git
cd tu_proyecto

2. Configurar el Entorno Virtual:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # En Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

3. Correr la Aplicación:

python app.py

Abre tu navegador y accede a http://127.0.0.1:5000 🚀

📈 Cómo Funciona la Aplicación

Cargar Datos

• La app lee los archivos Supermix_Sales_data.csv (datos históricos) y Combined_Sales_Data_forecast.csv (forecast generado por Prophet).
• Guarda los datos en SQLite y calcula automáticamente los materiales necesarios.

Páginas Interactivas

• Página Principal (index.html): Muestra animales y ventas registradas.
• Forecasting (forecasting.html): Visualización de proyecciones de ventas y ganancias estimadas.
• Materiales (materials.html): Resumen de recursos necesarios por animal y mes.

Endpoints REST

• GET /forecast_data/<animal> → Datos de proyección.
• GET /data/<animal> → Datos históricos.
• GET /materials_data → Detalle de materiales requeridos.
• GET /materials_summary_data → Resumen agregado de materiales.

🧩 Ejemplo de Forecasting 📊

📅 Datos de entrada:

ds	yhat	Animal
2024-01-01	150	Cow
2024-01-02	200	Pig

🚀 Proyección final:

• Cow: 150 unidades → Ganancia: 7.500.000 Gs
• Pig: 200 unidades → Ganancia: 6.000.000 Gs

🎯 Objetivo del Proyecto

Facilitar el análisis predictivo y la planificación de recursos en la industria agrícola, optimizando la gestión de ventas y suministro de materiales. Hacer comparación de los datos predichos con los datos reales.

🤝 Colaboración

¡Toda contribución es bienvenida! ✨ Siéntete libre de enviar un pull request o abrir issues para reportar errores o sugerir mejoras.

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT. 📜

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🚀 ¡Gracias por visitar este repositorio y que disfrutes analizando datos como nunca antes! 📊✨