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Predicción de Demanda

TERMINADO

El Reto

Realizar una predicción sobre la cantidad de pedidos de comida  que se van a realizar en un turno en concreto para ser lo más eficientes posibles.

Se debe subir:

Para la parte de efectividad del modelo: La plantilla que hay en “datos” con todos los campos completos, a la finalización del reto el equipo ganador debe demostrar que esos datos están realizados con un modelo de analítica avanzada desarrollado por ellos.

Para la parte de comunicación: Captura o enlace a los documentos, a la finalización del reto el equipo ganador debe demostrar la autoría de los documentos.

Los resultados de efectividad del modelo serán actualizados todos los días por la noche.

Consejo: Los resultados de cada una de las entregas son subidas junto a su timestamp, por lo que si se realizan varias subidas de resultados el mismo día será la forma de identificarlo, por lo que es aconsejable anotarlo junto a la versión de resultados que se suben.

Gráfico resultados:

 

Tabla de mejores resultados:

Tabla de todos los resultados:

La gastronomía ibérica es muy antigua y con una tradición muy arraigada. Debido a esto, ha sido históricamente difícil la inclusión de comidas y sabores extranjeros. A pesar de ello y gracias a un mundo cada vez más globalizado, con el paso de los años han ido apareciendo restaurantes especializados en comida de todas las partes del mundo.

La cocina asiática, que vino después que la italiana y la americana, llego a España en los años 90. Primero, apareció la comida china para después aparecer la comida japonesa y la tailandesa.

Los restaurantes de comida han existido siempre, pero han sufrido una revolución los últimos años con la inclusión del reparto a domicilio.

Esta nueva manera de consumo ha generado una gestión de recursos más compleja que la que existía previamente. Por ello, es muy importante poder predecir la cantidad de pedidos que se van a realizar en un turno en concreto para ser lo más eficientes posibles.

La estimación o predicción ayudará tanto a la gestión de los recursos materiales (comida almacenada, mesas en el local, etc.) como a la gestión de los recursos humanos (cocineros, camareros, repartidores, etc.).

Datos relevantes

La cantidad de pedidos realizados a un local de comida varían en función de diferentes factores.

Un factor relevante es el día de la semana que se quiere predecir, ya que los pedidos varían entre los diferentes días de la semana. Además, hay que tener en cuenta los días festivos. También hay que tener en cuenta si es el turno de comida o es el de cena.

Como hemos mencionado anteriormente, el reparto a domicilio ha subido mucho los últimos años, por lo que es un factor a tener en cuenta.

Las reservas hechas previamente influyen en la capacidad del establecimiento y en el número total de pedidos que se realizarán un día concreto.

Tenemos la información línea ticket para cada uno de los restaurantes disponibles, los locales de los que tenemos información son:

  • Ficheros:
    • Barcelona: Datos de los pedidos realizados en el local de Barcelona.
    • Las Tablas: Datos de los pedidos realizados en el local de Las Tablas.
    • Mallorca: Datos de los pedidos realizados en el local de Mallorca.
    • Paracuellos: Datos de los pedidos realizados en el local de Paracuellos.
    • Pozuelo: Datos de los pedidos realizados en el local de Pozuelo.
    • Variables:
      • Fecha: Fecha de la expedición del pedido. (dd/mm/yyyy)
      • Local: Lugar de gestión el pedido.
      • Ubicación: En caso de que se haya consumido en el salón, indica la mesa en la que se ha consumido. Sino indica el id del reparto (Just Eat es J1, por ejemplo).
      • Fecha Creación: Fecha y hora de la expedición del pedido. (dd/mm/yyyy HH:MM)
      • Tipo Doc.: Tipo de documento expedido.
      • Tipo Línea: indica el tipo de producto, si es un menú, un producto fuera de menú, etc.
      • Familia: Familia del producto expedido.
      • Cantidad: Número de productos incluidos en el pedido.
      • Precio: Precio de los productos expedidos.
      • %: Porcentaje de descuento aplicado al pedido.
      • €: Valor del descuento aplicado al pedido.
      • Cód. Promoción: Promoción aplicada al pedido.
      • Cód. Descuento: Código necesario para la aplicación del descuento
      • Impuesto %: Tipo de IVA a aplicar.
      • Base: Precio base del producto.
      • Total: Precio base del producto, aplicado el IVA.
      • € Ticket: Descuento aplicado a la factura.
      • tipo_plato: Categoría de pertenencia del producto.
      • Producto: Subcategoría del producto expedido.
      • N_factura: Identificador de factura.
      • centro_reparto: Lugar donde se ha consumido la comida (en el Salón del establecimiento, en Barra, takeaway, Glovo, Deliveroo etc.).
      • Fecha_2: Fecha de la expedición del pedido. (dd/mm/yyyy)

Tenemos la información línea ticket para cada uno de los restaurantes disponibles, los locales de los que tenemos información son:

  • Ficheros:
    • Barcelona: Datos de los pedidos realizados en el local de Barcelona.
    • Las Tablas: Datos de los pedidos realizados en el local de Las Tablas.
    • Mallorca: Datos de los pedidos realizados en el local de Mallorca.
    • Paracuellos: Datos de los pedidos realizados en el local de Paracuellos.
    • Pozuelo: Datos de los pedidos realizados en el local de Pozuelo.
    • Valencia: Datos de los pedidos realizados en el local de Valencia.
    • Plantilla de predicciones

La evaluación del modelo constará de dos partes, una parte de efectividad del modelo en la que se valorará la exactitud de la predicción y una parte de comunicación en la que se valorará el uso de los resultados obtenidos.

El objetivo del reto es realizar la predicción por local y turno (comida y cena) de los días 5, 6 y 7 de marzo de 2020.

Efectividad del modelo (Smartbox Estancia rural 2 noches con desayuno para 4 personas)

La efectividad del modelo se medirá mediante la diferencia absoluta entre el valor objetivo y el valor predicho (MAE). En otras palabras, compara un valor predicho y un valor observado o conocido.

Aplicado al reto, se medirá el MAE entre la predicción de demanda realizada por los participantes y los datos de pedidos observados en los días 5, 6 y 7 de marzo de 2020.

La previsión realizada por los participantes mostrará la demanda en número de pedidos en cada uno de los locales por cada turno, siendo el turno de comida desde las 5:00 hasta las 18:00 y el de cena desde las 18:00 hasta las 5:00.

El archivo que sirve como base para el entregable es “plantilla_prediccion_reto.csv”

Comunicación y visualización. (Smartbox Escapada rural: noche con desayuno para 4 personas)

En el apartado de comunicación y visualización se valorará:

  • Los resultados del proyecto se entiendan de forma clara y concisa.
  • La documentación aportada esté correctamente expresada, estructurada y reproducible.
  • Presentación resultados mediante aplicación y/o web funcional
  • Valoración de la interactividad y la experiencia del usuario

Participantes

Para poder participar en el reto deberás:

  • Contar con una cuenta registrada dentro de Kopuru.com
  • El reto está abierto a cualquier persona emprendedora, startup, pyme, universidad o centro tecnológico con una propuesta que pudiera contribuir a la resolución de uno o de los dos objetivos planteados en el reto.
  • Cada participante solo podrá operar desde una única cuenta. No está permitido el envío de la misma propuesta desde varias cuentas. La coordinación entre los diferentes equipos en el trabajo o envío de sus soluciones será motivo de exclusión del reto.

Asimismo, al registrarte para el reto aceptas explícitamente las Bases del Concurso recogidas a continuación.

 

Uso de los datos

Mediante la descarga de los datos, aceptas los siguientes términos:

  1. Los datos que no procedan de fuentes de datos abiertos, se utilizarán solamente para el desarrollo del presente reto.
  2. No está permitido distribuir los datos que no sean de uso público a otras personas, empresas o instituciones.
  3. Deberás poner en marcha las medidas de seguridad necesarias para prevenir que personas que no participan en el reto puedan tener acceso a los datos.
  4. En caso de que se incumpla alguno de los puntos anteriores aceptas que Kopuru.com, y su matriz DECIDATA SL puedan facilitar a terceros interesados todos los datos necesarios para poner en marcha las medidas que considere.
  5. Notificarás a Kopuru y DECIDATA inmediatamente la posible transmisión o acceso a los datos por parte de terceras partes no participantes en el reto y trabajarás con Kopuru de buena fe para arreglar cualquier transmisión indebida.

 

Selección del ganador

Tal y como se recoge en el apartado “Evaluación” la selección del ganador en cada una de las categorías del reto se hará siguiendo los siguientes criterios:

  • Efectividad del modelo:
    • La efectividad del modelo se medirá mediante el MAE entre la predicción realizada por los participantes y los datos reales.
    • El acceso a estos datos o su utilización en la generación de una solución para el reto será motivo de eliminación.
    • El ganador del reto será aquel participante, o grupo de participantes, que sea capaz de generar una mejor predicción. Este cálculo será realizado por el equipo de Kopuru y, una vez finalizado el reto, será puesto a disposición de todos los equipos que así lo soliciten.

En caso de empate, el ganador será aquel que haya enviado su respuesta con anterioridad. Para el cálculo de cada equipo, se tendrá en cuenta la mejor puntuación obtenida durante la duración del reto.

Para ser certificado como ganador, el equipo con menor MAE, deberá de ser capaz de mostrar la generación de sus predicciones e igualar o mejorar el mejor resultado obtenido.

  • Comunicación y visualización. Para la selección del ganador de este apartado, se establecerá un jurado que tendrá en cuenta los siguientes criterios de valoración:
    1. Que los resultados del proyecto se entiendan de forma clara y concisa.
    2. Que la documentación aportada esté correctamente expresada, estructurada y sea reproducible.
    3. Que la presentación de los resultados pueda realizarse mediante aplicación de código abierto y/o web funcional
    4. La interactividad y la experiencia del usuario

 

Propiedad Intelectual

Una vez seleccionado el ganador, y para poder hacer efectivo el premio, el equipo deberá ceder a Kopuru y su matriz DECIDATA todos los materiales que se deriven de los trabajos necesarios para conseguir los resultados logrados en cualquiera de los dos objetivos planteados en este reto. Estos trabajos pueden incluir programas fuente y ejecutables, manuales de uso, documentación preparatoria y de trabajo, así como las adaptaciones y el software embebido elaborado para el reto.

En consecuencia, DECIDATA SL como matriz de Kopuru, ostentará la titularidad originaria sobre la totalidad de los derechos de propiedad intelectual de todos ellos, sin que el equipo participante tenga derecho a preparar trabajos derivados basados en tales materiales, ni a comercializar, licenciar o distribuir copias de los materiales ni de trabajos derivados de ellos, sin el consentimiento previo y por escrito de DECIDATA.

  • Finalización del reto: 16/05/2022 a las 13:00

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