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@@ -370,6 +370,10 @@ elif page == "Customer Analysis":
                     historical_data['fecha_mes'] = pd.to_datetime(historical_data['fecha_mes'], errors='coerce')
                     results['fecha_mes'] = pd.to_datetime(results['fecha_mes'], errors='coerce')
 
+                    # Definir el rango de fechas deseado
+                    fecha_inicio = pd.to_datetime("2023-01-01")
+                    fecha_corte = pd.to_datetime("2024-09-30")
+
                     # Filtrar datos históricos por cliente y por el rango de fechas (2023)
                     datos_historicos = historical_data[
                         (historical_data['cliente_id'] == customer_code_str) &
@@ -431,12 +435,13 @@ elif page == "Customer Analysis":
                         line=dict(color='green')
                     ))
 
-                    # Personalizar layout
+                    # Personalizar el layout para enfocarse en 2023 y 2024
                     fig.update_layout(
                         title=f"Ventas Históricas, Predichas y Reales para Cliente {customer_code}",
                         xaxis_title="Fecha",
                         yaxis_title="Ventas (€)",
                         height=600,
+                        xaxis_range=[fecha_inicio, fecha_corte],  # Ajustar el rango del eje x a 2023-2024
                         legend_title="Tipo de Ventas",
                         hovermode="x unified"
                     )