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El algoritmo de regresión lineal para pronósticos de consumo de materia prima.

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El algoritmo de regresión lineal para pronósticos de consumo de materia prima.

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En la planta de manufactura que trabajo, se compran gran cantidad de números de parte para realizar los diferentes ensambles.

Me parece que con ayuda de un algoritmo de regresión lineal, es posible utilizar los datos de producción de cada mes (cantidad de órdenes, cantidad de ensambles, partes desechadas, etc) para montar un modelo que nos permita predecir la cantidad que hay que comprar para cada parte, y de esa forma los Buyers puedan tener un dato basado en datos (valga la redundancia) que les permita hacer un pronóstico más acertado.

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Existen muchas áreas en la empresa donde se podría ocupar Python para realizar predicciones o ejercicios de agrupación de una manera más ágil y fácil para los usuarios.

Algunas de las áreas pueden ser finanzas, recursos humanos, comercial, proyectos, entre otros.

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Hay muchos datos para trabajar los diferentes modelos porque lo que hacemos permanentemente es recolectar datos en los diferentes contactos que tenemos con el estudiante

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Netselfie - Python y los datos  Big Data