En este demo tutorial (que puedes probar directamente en el enlace anterior), se han utilizado los datos de la cadena de heladerías para predecir las ventas en función de ciertas variables como el calendario laboral, la temperatura o el número de horas de apertura.
Para su implementación se ha seleccionado el algoritmo de regresión GBT (árboles potenciados por gradiente) y se ha utilizado la tecnología Apache Spark que permite la ejecución en un clúster Big Data Hadoop.
Para la visualización se ha utilizado Apache Zeppelin, creando un Notebook que combina el código Spark con otras tecnologías de visualización. A continuación se muestra un dashboard formado por componentes embebidos del Notebook, el cual puede verse en detalle, junto con el código, en el siguiente enlace .
Para saber más:
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