En este repositorio, se encuentra el despliegue del reto práctico de Viva Aerobus para el Datathon 2024 del Tecnológico de Monterrey.
Crear un modelo predictivo (machine learning) para optimizar el abastecimiento de los productos de venta a bordo durante el vuelo con el fin de evitar la pérdida de ventas por poco inventario y disminuir las pérdidas de productos en excedente.
- Modelo de Regresión basado en Árboles de Decisión, para estimar el volumen de pasajeros.
- Método constructivo greedy para encontrar soluciones factibles de predicción de ventas.
- data: Contiene los datos originales del reto.
- syntax: Contiene los códigos que se desarrollaron.
- utils: Contiene funciones auxiliares a los códigos principales.
- dic: Contiene un diccionario de variables creadas.
- output: Datasets producto de limpieza y transformación de los datasets originales