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En este tutorial, el orador analiza los datos de ventas categorizados en A, B y C para determinar los métodos de previsión apropiados utilizando múltiples modelos. Enfatizan la importancia de entender la distribución de los datos al evaluar la asimetría, que indica la variación en el conjunto de datos. Una baja asimetría sugiere una variación mínima, lo que hace que la previsión sea más sencilla, mientras que una asimetría significativa puede complicar las predicciones debido a variaciones internas. El tutorial tiene como objetivo ayudar a los espectadores a entender cómo evaluar las características de los datos para mejorar la precisión de la previsión.
