Desarrollo de Inteligencia de Negocios con un modelo de Machine Learning para la gestión de la flota vehicular

• Autor: Vergara Pinedo, Vergara Pinedo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/76407
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/76407
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia de negocios; Machine learning; Flota vehicular; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación se llevó a cabo con el fin de comprobar el resultado del desarrollo de inteligencia de negocios con un modelo de machine learning para la gestión de la flota vehicular, el cual ha sido realizado en base a la información de la operatividad de la flota vehicular. Esta investigación fue de tipo aplicada, mediante un diseño experimental, específicamente del tipo cuasi experimental. La población utilizada, estuvo compuesta por la información de la operatividad de la flota vehicular recopilada mes a mes. La recopilación de datos fue realizada a través de la ficha de observación. Los resultados de la presente investigación confirman que el desarrollo de inteligencia de negocios con un modelo de machine learning tuvo un efecto realmente positivo para la gestión de la flota vehicular; en cuanto al porcentaje del costo por consumo de combustible antes fue de 0.93392 y después se redujo a 0.91644, el porcentaje del costo por infracción antes fue 0.0023514 y después se redujo a 0.002196, el porcentaje del costo por lavado antes fue 0.014362 y después se redujo a 0.014250, el porcentaje del costo por mantenimiento antes fue 0.97023 y después se redujo a 0.94063, el porcentaje del costo por parchado de llantas antes fue 0.0011252 y después se redujo a 0.0010928, el rendimiento antes fue 37.2 y después aumento a 37.39