Machine learning y modelos predictivos

Qué incluye

• Pronósticos de demanda, volumen y productividad.
• Modelos de clasificación y predicción.
• Detección de anomalías y comportamientos atípicos.
• Segmentación de clientes, servicios o transacciones.
• Análisis de factores relacionados con resultados operativos.
• Evaluación de desempeño y validación de modelos.
• Sistemas de recomendación y apoyo a decisiones.
• Integración de resultados con dashboards o aplicaciones.
• Documentación de supuestos, limitaciones y métricas del modelo.