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title: "Introducción"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/es/tutorials/crm-deal-prediction/introduction/
description: "Crea un poderoso pipeline de ML que analiza datos históricos de ZOHO CRM y predice de manera significativa la probabilidad de un acuerdo exitoso usando los componentes de Catalyst QuickML."
last_updated: 2026-08-17T12:16:04Z
service: All Services
type: tutorial
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# CRM Deal Prediction

# Introducción

Este tutorial te ayudará a construir un modelo de aprendizaje automático usando [Catalyst QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/getting-started/introduction/) que predice acuerdos potenciales analizando los datos en Zoho CRM. Te proporcionaremos un dataset de ejemplo que puede usarse como fuente de datos para el modelo.

> **Nota:** QuickML actualmente no está disponible para usuarios que acceden desde el centro de datos de CA (Canadá). Si tu cuenta fue creada en el DC de CA (accounts.zohocloud.ca/), no podrás utilizar este servicio.

En este tutorial, primero realizaremos el [preprocesamiento de los datasets](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/data-preprocessing/data-cleaning/) para asegurar que los datos estén limpios y listos para el entrenamiento. A continuación, construiremos un [data pipeline](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/create-data-pipeline/) para manejar la transformación de datos y un [ML pipeline](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/create-ml-pipeline/) para entrenar y evaluar el modelo. Finalmente, crearemos un [endpoint](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/pipeline-endpoints/) para el modelo entrenado, que permite a las aplicaciones externas interactuar con el modelo y recibir predicciones de acuerdos en tiempo real.

El modelo de ML de Predicción de Acuerdos de Zoho CRM se construye usando el siguiente servicio de Catalyst:

**[Catalyst QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/getting-started/introduction/)** : Usando este servicio, primero preprocesaremos el dataset de ejemplo implementando [operaciones de nodos](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/data-preprocessing/data-cleaning/) sobre ellos y construyendo el [data pipeline](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/create-data-pipeline/). Estos datos preprocesados se usarán para crear un modelo de ML ejecutando [algoritmos de ML](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/ml-algorithms/classification-algorithms/). Finalmente, el modelo de ML de CRM Deal Prediction puede ser accedido por aplicaciones externas usando la [URL del endpoint](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/pipeline-endpoints/) generada en QuickML.

La salida final, después de crear todos los data y ML pipelines requeridos en la [consola de Catalyst](https://console.catalyst.zoho.com/baas/index), se verá así:

![final_output](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/tutorials/crm-deal-prediction/introduction.webp)