Prediction of imported product demand in Peru using machine learning
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Resumen
La gestión de la demanda de productos importados en Perú enfrenta desafíos significativos debido a la variabilidad del mercado, influida por factores económicos, políticos y climáticos. Este trabajo desarrolla un modelo predictivo basado en aprendizaje automático con el objetivo de mejorar la precisión en la estimación de la demanda, aplicando la metodología CRISP-DM y utilizando datos del Servicio Nacional de Sanidad Agraria (SENASA) correspondientes al periodo marzo de 2021 a diciembre de 2024. El modelo emplea técnicas de regresión lineal múltiple y considera variables como la ubicación aduanera, el tipo de importación, el tipo de producto y el país de origen. Se espera obtener un modelo robusto que apoye la planificación logística y la gestión de inventarios, fortaleciendo la toma de decisiones en el comercio internacional peruano.