Sistema automático de Forecast para +100 tiendas y top 500 productos por tienda

Basado en modelos LightGBM que han conseguido incrementar un 37% la precisión del anterior sistema ARIMA a la vez que se ejecuta un 75% más rápido

Resumen Ejecutivo


Describe el problema: La tasación manual es un proceso poco eficiente en grandes carteras de inmuebles

Cuantifícalo: Cada año se tasan 5.000.000 de inmuebles, lo que supone 20.000.000 de horas de tasación manual

Describe la solución:

•He realizado un web scraping de 2 portales inmobiliarios líderes en España usando Selenium + Beatiful Soup

•He creado un script en Python que se ejecuta a diario almacena toda la información en una bbdd MySql

•He limpiado los datos con Pandas y creado unas nuevas variables capaces de incrementar un 15% la capacidad predictiva

•He desarrollado un Random Forest usando Scikit Learn que predice automáticamente el precio de cada inmueble con un error medio de un 10%

Cuantifícala: He realizado un business case (incluido al final de este post) que cuantifica en 14,7M€ el ahorro que este sistema puede suponer a una cartera de 100.000 de inmuelbes