La predicción de ventas puede parecer cosa de expertos, pero con herramientas como TensorFlow y un poco de PHP, tú también puedes hacerlo. En este tutorial paso a paso, aprenderás a crear un modelo básico de predicción de ventas diarias usando PHP y TensorFlow (mediante una librería compatible). Lo explicaremos de forma sencilla para que puedas seguirlo aunque estés empezando.
💡 Si no conoces qué es TensorFlow, puedes echar un vistazo a la documentación oficial (está en inglés).
Paso 1: Instalación de TensorFlow en PHP (fácil y rápido)
Necesitas tener PHP 7.4 o superior y Composer instalado en tu sistema.
Ahora instala la librería compatible con TensorFlow:
composer require php-ai/php-ml
Esto te permitirá crear redes neuronales en PHP sin complicaciones, usando funcionalidades similares a las que encontrarías en TensorFlow.
Paso 2: Prepara tus datos para usar con TensorFlow
Vamos a trabajar con un archivo CSV que contenga dos columnas: fecha y ventas diarias.
Cargar los datos desde el CSV
$data = array_map('str_getcsv', file('ventas_diarias.csv'));
Normaliza los valores de ventas
Normalizar significa convertir todos los valores al mismo rango (por ejemplo, entre 0 y 1) para que el modelo aprenda mejor.
function normalize($data) {
$max = max($data);
$min = min($data);
return array_map(function($value) use ($min, $max) {
return ($value - $min) / ($max - $min);
}, $data);
}
$ventas_normalizadas = normalize(array_column($data, 1));
Paso 3: Crea tu primer modelo de predicción con TensorFlow
Vamos a crear una red neuronal muy sencilla: una capa de entrada, una oculta con 5 neuronas, y una de salida.
use Phpml\NeuralNetwork\Network\MultilayerPerceptron; $mlp = new MultilayerPerceptron([1, 5, 1]);
Entrena tu modelo con los datos
foreach ($ventas_normalizadas as $key => $venta) {
$mlp->train([$key], [$venta]);
}
Con esto, TensorFlow (a través de esta librería PHP) empieza a aprender el comportamiento de las ventas diarias.
Paso 4: Haz predicciones con TensorFlow en PHP
Una vez entrenado el modelo, puedes predecir nuevas ventas fácilmente.
$nueva_prediccion = $mlp->predict([/* Nuevo índice temporal */]);
Paso 5: Evalúa tu modelo de ventas
Para saber si el modelo funciona bien, compara las predicciones con los datos reales.
$predicciones = [];
foreach ($ventas_normalizadas as $key => $venta) {
$predicciones[] = $mlp->predict([$key]);
}
$errores = [];
foreach ($predicciones as $index => $prediccion) {
$errores[] = abs($prediccion - $ventas_normalizadas[$index]);
}
$error_promedio = array_sum($errores) / count($errores);
echo "Error promedio: $error_promedio";
Conclusión
Como ves, usar TensorFlow desde PHP no es tan complicado. Con un poco de práctica, podrás mejorar tus modelos de predicción y aplicarlos a muchas otras áreas: comportamiento de usuarios, compras futuras, etc.
¿Quieres que prepare una segunda parte de esta guía para hacer predicciones más avanzadas? Escríbemelo en mi página de contacto o comenta abajo.
