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      "content": "El archivo ventas_exam_model_muj.txt contiene información sobre 100 zonas ordenadas de manera contigua durante un año de un detallista de ropa para mujer que vende por catálogo.\n\nEl objetivo es realizar la predicción de las 20 zonas contiguas siguientes cuya información está contenida en el archivo ventas_exam_qualify_muj.txt, en el cual se ha omitido la variable a predecir (ropamujer).\n \nAmbos archivos están en formato .txt, separados por tabulador y con línea de encabezados entrecomillada.\n\nCampos de datos\n---------------\n\n- ropamujer: ventas de prendas para mujer en millones de pesos durante el año. \n- correo: número de catálogos enviados durante el año.\n- páginas: número de páginas del catálogo.\n- teléfono: número de líneas para llamada abiertas para pedidos promedio. \n- impresa: cantidad gastada en publicidad impresa.\n- servicio: número de representantes del servicio al cliente.\n- idmercado: tipo de mercado. Solo se listan números de clases o tipos de mercado que se desea atacar. No se proveerá información adicional.\n- tamañomer: tamaño potencial del mercado, proyectado de acuerdo a cifras del área de marketing.\n- Idloc: ID de la tienda.\n- Edadloc: años transcurridos desde la llegada a la zona.\n- promo (promoción): tipo de promoción que se llevó a cabo durante el año. De nuevo, información descriptiva sobre estas promociones es reservada.\n- nomina: valor total de la nómina durante el año.",
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      "content": "Se tiene información sobre 100 zonas ordenadas de manera contigua durante un año de un detallista de ropa y joyería que vende por catálogo.\n\nDe acuerdo con lo indicado por el cuerpo directivo, el objetivo es realizar un pronóstico de ventas anual para la ropa de mujer basado en la información de la sucursal. De gran importancia es saber si los recursos que se asignan tienen poder para modelar la demanda en las zonas respectivas. \n\nPara ello desean que usted haga un pronóstico para las 20 zonas que se encuentran en el archivo de sometimiento (ver datos), cuya información corresponde al mismo año de las 100 zonas originales. El pronóstico será evaluado en base a la raíz del error cuadrático medio (RMSE) que se obtenga en estas 20 sucursales. \n\n**¿Qué deben presentar?**\n-------------------------\n\n - Talleres individuales acorde a CRISP-DM: 50%.  \n - Predicción: 50%.\n\nLa mejor predicción obtendrá un 50 en esta parte, y todos aquellos que igualen un benchmark ingenuo obtendrán 20. Valores intermedios se ubicarán de acuerdo a una escala. Si no se supera el benchmark ingenuo la nota será inferior a 20.\n\nSi supera el mejor registro de todos los tiempos obtendrá 10 décimas adicionales\nLa colaboración en los kernels y foros, aquí o en el curso de blackboard puede darle hasta otros 10 puntos, valorados por el profesor. Colaborar no necesariamente es responder, también preguntar y comentar.",
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      "content": "La métrica de evaluación sera la raíz del error cuadrático medio (RMSE).\n\nFormato de sometimiento\n-----------------------\n\nLos sometimientos deben ser archivos .txt de una única columna, en la que cada fila represente las ventas de ropa de mujer de las 20 zonas a predecir a partir de la información de la base de validación. Las filas deben estar en el mismo orden de los datos presentados en la base de validación (ventas_exam_qualify_muj.txt).",
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