test: Increased historical data to 2022

app.py

@@ -418,7 +418,7 @@ elif page == "🕵️ Análisis de Cliente":
 
 
                         # Filtrar los datos históricos por cliente y por el rango de fechas (2023)
-                        fecha_inicio_2023 = pd.to_datetime("2023-01-01")
+                        fecha_inicio_2023 = pd.to_datetime("2022-01-01")
                         fecha_fin_2023 = pd.to_datetime("2023-12-31")
 
                         datos_historicos = historical_data[
@@ -432,7 +432,7 @@ elif page == "🕵️ Análisis de Cliente":
                             datos_historicos.rename(columns={'precio_total': 'ventas_historicas'}, inplace=True)
                         else:
                             # Si los datos históricos están vacíos, generar fechas de 2023 con ventas_historicas = 0
-                            fechas_2023 = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='M')
+                            fechas_2023 = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2023-12-31', freq='M')
                             datos_historicos = pd.DataFrame({'fecha_mes': fechas_2023, 'ventas_historicas': [0] * len(fechas_2023)})
 
                         # Filtrar los datos de predicciones y ventas reales para 2024