📊 AnalytiX E-commerce: Predictive Dashboard & ML Engine (Era 2026)

📌 Descripción General

AnalytiX E-commerce es una solución de análisis predictivo de nivel corporativo que transforma datos históricos de ventas en pronósticos precisos para la toma de decisiones estratégicas. El sistema opera en la Era 2026, proyectando tendencias futuras basadas en una ingeniería de datos avanzada que cubre desde 2015 hasta 2025.

Este proyecto integra un motor de Machine Learning dinámico en el backend con una interfaz reactiva moderna, permitiendo visualizar la demanda, optimizar el inventario y reducir costos logísticos mediante modelos estadísticos de última generación.

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🚀 Arquitectura y Características

🧠 Motor Predictivo Dinámico (Backend)

• Modelos Implementados: SARIMAX (con regresores exógenos), Prophet (ajustado por estacionalidad) y Ensemble XGBoost.
• Re-entrenamiento On-the-Fly: El sistema detecta cambios en el archivo ecommerce_dataset.csv y recalibra automáticamente todos los modelos sin necesidad de reiniciar el servidor.
• Caché Inteligente: Implementación de un sistema de caché basado en mtime para asegurar respuestas ultra-rápidas en el dashboard.

🎨 Dashboard Interactivo (Frontend)

• Interfaz Modernizada: Diseño premium con soporte para Modo Claro y Oscuro, enfocado en el alto contraste y legibilidad.
• Visualización Progresiva: Gráficos dinámicos (Recharts) que incluyen análisis EDA, curvas de validación (Train/Test) y el pronóstico final out-of-sample para 2026.
• Formatos Regionales: Estandarización de cifras monetarias ($) y numéricas utilizando Intl.NumberFormat para una presentación profesional.

📅 Simulación "Era 2026"

• Los datos originales (2015-2018) han sido expandidos sintéticamente hasta 2025 manteniendo la integridad estadística.
• Objetivo: Generar pronósticos operativos reales para los 12 meses del año 2026.

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📊 Comparativa de Modelos (Validación)

Modelo	MAE	RMSE	MAPE
SARIMAX + Exógenos	14,051.15	17,070.04	16.85%
Ensemble SARIMA+XGB	14,726.66	18,468.62	16.92%
Prophet afinado	13,778.45	15,332.67	17.35%

Selección Final: SARIMAX con variables exógenes (Dummies trimestrales, eventos especiales) por su capacidad de capturar la estacionalidad pura del negocio.

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⚙️ Configuración y Ejecución

1. Backend (Python/FastAPI)

Requiere Python 3.10+ y un entorno virtual configurado.

cd backend
.\run_backend.bat

El servidor correrá en http://127.0.0.1:8000

2. Frontend (React/Vite)

Requiere Node.js y npm instalados.

cd frontend
npm install   # Solo la primera vez
npm run dev

Acceso vía http://localhost:5173

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📁 Estructura del Proyecto

AnalytiX/
├── backend/            # API FastAPI y lógica de Machine Learning
│   ├── venv/           # Entorno virtual aislado
│   ├── main.py         # Servidor principal y caché
│   └── requirements.txt
├── frontend/           # Aplicación React + Vite
│   ├── src/            # Componentes y lógica de UI
│   └── index.css       # Sistema de diseño y variables CSS
├── data/               # Origen de datos (CSV)
├── imagenes/           # Activos visuales para documentación
└── README.md           # Guía técnica (este archivo)

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👤 Autor

Rolando Mattos
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