Impacto del modelo de minería de datos en el pronóstico de ventas de la empresa Cellservice EIRL. en el periodo 2012 - 2016.

• Autor: Quispe Duran, Juan Bautista
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de Cajamarca
• Repositorio: UNC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unc.edu.pe:20.500.14074/2065
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14074/2065
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelo de minería de datos; Técnica de minería de datos; Arboles de decisión; Análisis de ventas; Pronóstico de ventas; Software libre; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

EL presente trabajo se desarrolló en la empresa “Cell Service” de la ciudad de Cajamarca, dedicada a la venta al por mayor y menor de equipos celulares y chips. Esta empresa desde el año 2012 ha almacenado su información en una base de datos transaccional de su sistema de ventas y hojas de cálculo de MS Excel. La empresa ha decidido mejorar el análisis de sus ventas aplicando pronósticos, que le puedan ayudar a mejorar sus estrategias de ventas, pues los pronósticos que realizan actualmente son basados en reportes de hojas de cálculo y en la opinión del personal que toma decisiones en el área de ventas; pero se ha presentado inconvenientes al momento de integrar toda la información almacenada para hacer cálculos y reportes masivos que le permitan realizar pronósticos de sus ventas. Debido a esto se ha planteado elaborar un modelo de minería de datos y cuyo objetivo es evaluar el impacto que tiene en el análisis de ventas aplicando los pronósticos. Para el proceso de minería se utilizaron: La metodología CRISP-DM; la técnica del árbol de decisión, por ser la de mejor desempeño; Schema Workbench para la construcción del data Mart de ventas; Pentaho Data Integration para poblar el data Mart y la herramienta WEKA para la construcción del modelo de minería. El modelo generado fue evaluado con datos de ventas de equipos celulares, comprendidos en el período del año 2012 y 2016, en total de 11610 registros. El impacto del modelo fue demostrado aplicando un test y post test a las 4 personas encargadas de tomar decisiones en el área de ventas, en la que se pudo verificar que, efectivamente, el modelo tiene un impacto de mejora, en el análisis de ventas aplicando pronósticos, en base a los resultados generados por el modelo.