Pronóstico Avanzado de Ventas, Recaudación y Compras

El pronóstico de ventas, recaudación y compras en PRIOR utiliza un algoritmo de selección de modelos. Para proveer predicciones precisas y oportunas, utilizamos una combinación de tecnologías de aprendizaje automático y técnicas estadísticas avanzadas. De esta manera, para cada predicción generada en la plataforma, se corre una evaluación exhaustiva de diferentes técnicas de predicción y se utiliza la más apropiada.

Modelos Implementados

Regresión Ridge

Esta es una técnica de regresión lineal que utiliza una penalización que evita el sobreajuste, lo que significa que el modelo no se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y, por lo tanto, generaliza mejor con nuevos datos adquiridos.

XGBoost (Extreme Gradient Boosting)

XGBoost es un algoritmo de aprendizaje automático basado en árboles de decisión que utiliza la técnica de “boosting”. Este método construye modelos a partir de datos de entrenamiento de forma iterativa, corrigiendo errores de modelos anteriores.

LSTM (Long Short-Term Memory)

Esta es una variante especial de redes neuronales recurrentes (RNN), diseñada específicamente para evitar problemas a largo plazo. Son ideales para series temporales y secuencias debido a su capacidad para recordar de entradas anteriores.

MLP (Perceptrón Multicapa)

Es una forma de red neuronal artificial. Las redes MLP pueden capturar relaciones no lineales en los datos y son especialmente útiles cuando los patrones en los datos son complejos y difíciles de discernir con métodos más simples.

Proceso de Selección del Modelo

No todos los conjuntos de datos son iguales. Por lo tanto, implementamos un riguroso proceso de selección para determinar qué modelo se adapta mejor a los datos en cuestión. A través de técnicas de validación cruzada y métricas de rendimiento como el error medio, determinamos cuál de los modelos proporciona las predicciones más precisas.

Entrenamiento y Optimización

Una vez seleccionado el modelo, se procede con el entrenamiento utilizando nuestros datos históricos. Durante este proceso, el modelo “aprende” las relaciones y patrones subyacentes en los datos. Además, realizamos una serie de optimizaciones para asegurar que el modelo esté sintonizado adecuadamente.

Pronóstico y Despliegue

Con el modelo entrenado y optimizado, realizamos pronósticos para el siguiente año. Estas predicciones luego se integran en nuestra plataforma, proporcionando a los usuarios información valiosa sobre ventas futuras, recaudación y compras.

Estado de Resultado Proforma

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Presupuesto de Efectivo

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Estado de Flujo de Efectivo Proforma

Visualiza el movimiento de tu efectivo para conocer el origen de tus recursos productivos

Balance General Proforma

Logra alcanzar tu objetivo final: hacer crecer tu valor corporativo

Indicadores Financieros Proforma

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Managerial Income Statement

Gain visibility into your finances to control the performance of your operations

Cash Budget

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Managerial Cash Flow Statement

Visualize the origin of significant changes in your cash position to better understand what type of resource should be generating higher returns

Managerial Balance Sheet

Achieve your ultimate goal: increase your corporate value

Managerial Financial Indicators

Monitor your financial indicators in a centralized information HUB

Pronóstico Avanzado de Ventas, Recaudación y Compras

Modelos Implementados

Regresión Ridge

XGBoost (Extreme Gradient Boosting)

LSTM (Long Short-Term Memory)

MLP (Perceptrón Multicapa)

Proceso de Selección del Modelo

Entrenamiento y Optimización

Pronóstico y Despliegue

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