rckrdmrd f570727617 feat: Documentation and orchestration updates

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

2026-01-07 05:35:40 -06:00

2.7 KiB

Raw Blame History

id	title	type	epic	status	story_points	priority	project	created_date	updated_date
US-ML-003	Prediccion de dias en mercado	User Story	IAI-008	Draft	8	Alta	inmobiliaria-analytics	2026-01-04	2026-01-04

US-ML-003: Prediccion de dias en mercado

User Story

Como agente inmobiliario Quiero saber cuanto tiempo tardara una propiedad en venderse Para establecer expectativas realistas con mis clientes

Descripcion

Implementar modelo de survival analysis que prediga el tiempo estimado de venta (Days on Market) basandose en caracteristicas de la propiedad, precio de lista vs mercado, y condiciones actuales.

Criterios de Aceptacion

Sistema predice dias estimados en mercado
Muestra probabilidades a 30/60/90 dias
Identifica factores que aceleran/retrasan venta
Proporciona recomendaciones para acelerar
C-index >= 0.75 en validacion

Mockup de Resultado

+------------------------------------------+
|  TIEMPO ESTIMADO DE VENTA                |
+------------------------------------------+
|                                          |
|  Dias estimados: 45 dias                 |
|  Rango probable: 30 - 65 dias            |
|                                          |
|  Probabilidad de venta:                  |
|  En 30 dias: 35%  [====      ]           |
|  En 60 dias: 72%  [========  ]           |
|  En 90 dias: 91%  [========= ]           |
|                                          |
|  Factores que ACELERAN:                  |
|  + Precio competitivo (-15 dias)         |
|  + Buenas fotos (-8 dias)                |
|                                          |
|  Factores que RETRASAN:                  |
|  - Alto inventario en zona (+12 dias)    |
|  - Temporada baja (+5 dias)              |
|                                          |
|  RECOMENDACIONES:                        |
|  - Reducir precio 5% podria acelerar     |
|    la venta en ~10 dias                  |
|  - Agregar tour virtual podria           |
|    reducir tiempo en ~5 dias             |
|                                          |
+------------------------------------------+

Tareas Tecnicas

#	Tarea	Estimacion
1	Preparar dataset con censoring	4h
2	Entrenar Cox PH model	4h
3	Entrenar Random Survival Forest	4h
4	Generar probabilidades y recomendaciones	4h
5	API endpoint	3h
6	UI frontend	6h
7	Tests	3h

Total estimado: 28h (~3.5 dias)

Definition of Done

C-index >= 0.75
Probabilidades calibradas
Recomendaciones generadas
UI implementada
Tests pasan

Asignado a: - Sprint: -

2.7 KiB Raw Blame History