Pronóstico de ventas en negocio de retail ferretero en Zona Metropolitana de Guadalajara

Abstract

El presente trabajo analiza el comportamiento de las ventas en un negocio de retail ferretero ubicado en la Zona Metropolitana de Guadalajara mediante técnicas de análisis de datos, estadística y modelado predictivo. A partir del estudio de variables comerciales, financieras, estacionales y operativas, se identificaron patrones relevantes que influyen directamente en la demanda y en el desempeño de ventas de la empresa Ferremate. Posteriormente, se evaluaron distintos modelos de pronóstico, incluyendo métodos estadísticos clásicos y algoritmos de aprendizaje automático, con el objetivo de generar predicciones más precisas que apoyen la toma de decisiones estratégicas. Los resultados obtenidos permitieron identificar tendencias de consumo, periodos de alta demanda y factores clave asociados al crecimiento comercial y financiero del negocio. Asimismo, se determinó que los modelos basados en aprendizaje automático presentaron un desempeño superior en términos de precisión y capacidad de adaptación frente a cambios en la dinámica de ventas. El estudio destaca la utilidad de la ciencia de datos como herramienta para optimizar inventarios, mejorar la planeación operativa, reducir riesgos financieros y fortalecer la competitividad en el sector retail ferretero.