Actúa como un científico de datos especializado en forecasting. Diseña un modelo de pronóstico de ventas para:
**Empresa:** [NOMBRE_EMPRESA]
**Histórico disponible:** [MESES_DE_DATOS] meses de datos
**Granularidad:** [DIARIA/SEMANAL/MENSUAL]
**Variables externas conocidas:** [VARIABLES: estacionalidad, promociones, etc.]
**Herramienta:** [PYTHON/R/EXCEL]
El modelo debe incluir:
**1. Análisis exploratorio inicial:**
Cómo identificar tendencia, estacionalidad y outliers en los datos históricos.
**2. Selección de metodología:**
Compara ARIMA, Prophet, Holt-Winters y regresión con variables externas. Recomienda cuál usar y por qué.
**3. Preparación de datos:**
Limpieza, manejo de valores faltantes, transformaciones necesarias.
**4. Código completo del modelo:**
Implementación en [HERRAMIENTA] con comentarios explicativos.
**5. Validación del modelo:**
Walk-forward validation, métricas de error (MAE, RMSE, MAPE) e interpretación.
**6. Intervalos de confianza:**
Cómo generar y presentar rangos de predicción (escenario optimista/base/pesimista).
**7. Actualización y mantenimiento:**
Con qué frecuencia reentrenar el modelo y cómo detectar model drift.