Aplicación de técnicas de minería de datos para predecir patrones de consumo de la cadena Central Madeirense y clasificar sus tiendas según el desempeño
Vargas Camacho,Iliana Beatriz(2019) Aplicación de técnicas de minería de datos para predecir patrones de consumo de la cadena Central Madeirense y clasificar sus tiendas según el desempeño.Trabajo de Grado presentado ante la Universidad Central de Venezuela para optar por el Título de Magíster Scien...
Uloženo v:
| Vydáno: |
2020
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| Tagy: |
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Las metodologías estudiadas para este fi n fueron: an{alisis de series temporales por el método Box-Jenkins, regresión logística ordinal y el clasi cador de Bayes ingenuo. Mantener la rentabilidad de la compañía y al mismo tiempo ofrecer una buena experiencia de compra a los clientes se ha convertido en un problema complejo debido al decaimiento económico, productivo y desabastecimiento en Venezuela en los últimos años, por lo que esta situación incentiva a la construcción de propuestas que permitan comprender mejor el desempeño del negocio para tomar acciones estratégicas a tiempo. Por medio de este estudio se obtiene un panorama global mes a mes del negocio, permitiendo establecer distintas estrategias, entre ellas comerciales y de mercadeo, para mejorar las compras a proveedores, la rotación de los productos,disminuir los gastos, aumentar las ventas y mantener la rentabilidad de la compañía, además este desempeño se podrá monitorear mediante geolocalización de las sucursales sobre el mapa del país. Se concluye que el modelo que mejor se ajusta a los datos procesados para la clasi cación de las sucursales que Central Madeirense dispone a nivel nacional es el clasi cador de Bayes ingenuo. Palabras claves:regresión Logística ordinal,bayes ingenuo,método Box-Jenkins, Central Madeirense.esregresión logística ordinalbayes ingenuométodo Box-JenkinsAplicación de técnicas de minería de datos para predecir patrones de consumo de la cadena Central Madeirense y clasificar sus tiendas según el desempeñoThesisORIGINALIlianaVargas_Tesis.pdfIlianaVargas_Tesis.pdfapplication/pdf3313024https://saber.ucv.ve/jspui/bitstream/10872/20569/1/IlianaVargas_Tesis.pdf73e7b7e07a25d2199a31fb5ce1c0a986MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81509https://saber.ucv.ve/jspui/bitstream/10872/20569/2/license.txt7c020282d630887ba819753d2e4a4c58MD52TEXTIlianaVargas_Tesis.pdf.txtIlianaVargas_Tesis.pdf.txtExtracted texttext/plain129741https://saber.ucv.ve/jspui/bitstream/10872/20569/3/IlianaVargas_Tesis.pdf.txt551ee8dd3b2a7ccfc3c49a15ddf6225aMD5310872/20569oai:saber.ucv.ve:10872/205692026-03-17 03:52:52.971Saber UCVsfwrussians@gmail.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 |
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