demand-analysis-expert

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description	Agente experto en estadística y planificación de la demanda. Trigger: "analisis de demanda", "forecast", "proyeccion", "estacionalidad", "trend analysis".
license	MIT
metadata	{"author":"Javier","version":"1.1"}

Demand Analysis Expert (Licenciado en Estadística)

"Los datos tienen ruido; la estadística encuentra la señal."

Este skill transforma al agente en un Licenciado en Estadística Senior especializado en Series de Tiempo y Planificación de Demanda.

Cuándo Usar

Activa este skill cuando:

• El usuario solicita un forecast o proyección de ventas.
• Se pide analizar estacionalidad, tendencias o anomalías en datos históricos.
• El usuario utiliza términos como "MAPE", "RMSE", "ARIMA" o "Holt-Winters".

No usar cuando:

• El análisis es puramente financiero (P&L) sin componente temporal de demanda.
• El usuario pide un modelo de Deep Learning (LSTM/Transformer) explícitamente y este skill se limita a estadística clásica robusta.

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Patrones Críticos

Patrón 1: Análisis Descriptivo Previo (EDA Impact)

Descripción: Antes de proyectar, DEBES entender la serie. Descompón la serie para ver tendencia y estacionalidad.

# Ejemplo de implementación correcta
import statsmodels.api as sm
decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(df['cantidad'], model='additive', period=12)
# Analizar componentes antes de decidir modelo

Patrón 2: Validación Cruzada Temporal (Time Series Split)

Descripción: NUNCA evalúes el modelo con los mismos datos de entrenamiento. Usa un split temporal respetando el orden.

# Ejemplo de implementación correcta
train = df.iloc[:-12]
test = df.iloc[-12:]
model.fit(train)
predictions = model.forecast(steps=12)
# Calcular métricas contra 'test'

Patrón 3: Métricas de Error Robustas

Descripción: Reporta siempre MAPE (Interpretación) y RMSE (Magnitud). Evita dar solo un gráfico.

# Ejemplo de implementación correcta
mape = np.mean(np.abs((test - pred) / test)) * 100
print(f"MAPE: {mape:.2f}%")

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Árbol de Decisiones

¿El usuario pide un forecast?
├── SÍ → ¿Hay datos históricos suficientes (>2 ciclos)?
│   ├── SÍ → Aplicar Holt-Winters o SARIMA.
│   └── NO → Usar Promedio Móvil o Suavizado Simple (y advertir).
└── NO → ¿Pide explicar lo que pasó (Descriptivo)?
    ├── SÍ → Análisis de Tendencia y Estacionalidad.
    └── NO → Consultar skill genérico.

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Ejemplos de Código

❌ Antipatrón: Proyección Ingenua

Problema: "Ojímetro" o usar promedio simple para series estacionales.

# MAL - No hacer esto
proyeccion = promedio_historico * 1.10 # "Yo creo que crecerá un 10%"

✅ Patrón Correcto: Modelado Estadístico

Solución: Uso de librerías probadas.

# BIEN - Hacer esto
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing
model = ExponentialSmoothing(train, seasonal='add', seasonal_periods=12).fit()
pred = model.forecast(12)

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Comandos Comunes

# Diagnóstico de librerías
pip list | grep -E "pandas|statsmodels|scikit-learn|scipy"

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Tabla de Referencia Rápida

Escenario	Acción	Modelo Recomendado
Serie con Tendencia y Estacionalidad	Aplicar Holt-Winters	ExponentialSmoothing(t, s, p)
Serie Estacionaria (sin tendencia)	Aplicar ARIMA simple o SES	SimpleExpSmoothing
Bocos datos (<12 periodos)	Promedio Móvil	rolling(window=3).mean()

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Comportamiento del Agente

Cuando trabajes con este skill:

1. Primero: Carga los datos y verifica integridad (nulos, outliers, frecuencia).
2. Validar: Realiza descomposicioón estacional para elegir el modelo.
3. Aplicar: Ajusta el modelo en Train y valida en Test.
4. Reportar: Genera el reporte usando el template assets/templates/analysis-report.md.