Predicción de la demanda para un general sales service agent (GSSA) mediante regresión lineal simple

Descripción del Articulo

Pacific Feeder Services (PFS) es un agente general de venta de espacios aéreos de distintas aerolíneas; por ejemplo, Korean Air, Aeroméxico, Alitalia, Aerolíneas Argentinas y Gol. Estas aerolíneas no cuentan con infraestructura propia en el Perú, de modo que PFS actúa como representante de estas aer...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Rojas García, Freddy Wiliam
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/655782
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/655782
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Modelado de datos
Regresión lineal simple
Arquitectura de datos
Data modeling
Simple linear regression
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description Pacific Feeder Services (PFS) es un agente general de venta de espacios aéreos de distintas aerolíneas; por ejemplo, Korean Air, Aeroméxico, Alitalia, Aerolíneas Argentinas y Gol. Estas aerolíneas no cuentan con infraestructura propia en el Perú, de modo que PFS actúa como representante de estas aerolíneas ante sus clientes. En el presente trabajo de investigación se utilizará la metodología iterativa de la ciencia de datos para abordar el problema relacionado a la demanda, puesto que esta es incierta en algunos meses del año. Para ello, se plantea la siguiente hipótesis: ¿Será una regresión lineal simple el modelo adecuado para realizar el pronóstico de los volúmenes de la demanda que tendrá PFS en los próximos meses? El objetivo por alcanzar será proyectar la demanda mediante una regresión lineal simple, para lo cual se está tomando como base los datos de los kilos exportados por PFS en el año 2019. Asimismo, el presente trabajo de investigación académico presenta una arquitectura de datos funcional y una arquitectura de datos tecnológica que da soporte al modelo de regresión lineal simple. La primera explica cuáles son los insumos, almacenamiento y consumo que se requieren para implementar el mencionado modelo, mientras que la segunda expone las herramientas del modelo. Finalmente, el trabajo acaba con las conclusiones y recomendaciones asociadas a la correcta implementación del modelo de regresión lineal simple en el caso específico de PFS.
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El objetivo por alcanzar será proyectar la demanda mediante una regresión lineal simple, para lo cual se está tomando como base los datos de los kilos exportados por PFS en el año 2019. Asimismo, el presente trabajo de investigación académico presenta una arquitectura de datos funcional y una arquitectura de datos tecnológica que da soporte al modelo de regresión lineal simple. La primera explica cuáles son los insumos, almacenamiento y consumo que se requieren para implementar el mencionado modelo, mientras que la segunda expone las herramientas del modelo. Finalmente, el trabajo acaba con las conclusiones y recomendaciones asociadas a la correcta implementación del modelo de regresión lineal simple en el caso específico de PFS.Pacific Feeder Services (PFS) is a general sales service agent (GSSA) whose main duty is to commercialize air freight capacity of different airlines; for example, Korean Air, Aeroméxico, Alitalia, Aerolineas Argentinas and Gol. These airlines do not have their own infrastructure in the country, so PFS acts as a representative of these airlines to their customers. In this research paper, the iterative methodology of data science will be used to address the problem related to demand, inasmuch as this is uncertain in some months of the year. To do this, the following hypothesis is proposed: Will a simple linear regression be the appropriate model to forecast the volumes of demand that PFS will have in the coming months? The objective to be achieved will be to project the demand through a simple linear regression, for which the data of the kilos exported by PFS in 2019 is being taken as a basis. Likewise, this academic research paper presents a functional data architecture and a technological data architecture that supports the simple linear regression model. The first explains what the inputs, storage and consumption required to implement the mentioned model are, while the second exposes the tools of the model. Finally, the research paper ends with the conclusions and recommendations associated with the correct implementation of the simple linear regression model in the specific case of PFS.Trabajo de investigaciónapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCModelado de datosRegresión lineal simpleArquitectura de datosData modelingSimple linear regressionData architecturehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.00https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04Predicción de la demanda para un general sales service agent (GSSA) mediante regresión lineal simpleDemand forecasting for a general sales service agent through simple linear regressioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fSUNEDUUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)BachillerNegocios InternacionalesBachiller en Negocios InternacionalesDivisión de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)2021-05-04T06:17:45Zhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionhttps://orcid.org/0000-0003-1610-5205https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachiller416116CONVERTED2_37399812090-12-09RojasG_F.pdfRojasG_F.pdfapplication/pdf3442132https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/655782/8/RojasG_F.pdf6438a4f7b56cbca72bfccf9fae691626MD58falseTHUMBNAILRojasG_F.pdf.jpgRojasG_F.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg27667https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/655782/7/RojasG_F.pdf.jpg560f67af22524ede90e98b560d044b2cMD57false2090-12-09RojasG_F_Ficha.pdf.jpgRojasG_F_Ficha.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg35598https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/655782/10/RojasG_F_Ficha.pdf.jpg08f1a47e79e28f5bda533cf0ff27dffdMD510falseTEXTRojasG_F.pdf.txtRojasG_F.pdf.txtExtracted texttext/plain89916https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/655782/6/RojasG_F.pdf.txt5c604b854e16dff7bd64fc5098084a20MD56false2090-12-09RojasG_F_Ficha.pdf.txtRojasG_F_Ficha.pdf.txtExtracted texttext/plain2923https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/655782/9/RojasG_F_Ficha.pdf.txtbe1729983293a37c7c9bcd25efea825dMD59falseORIGINALRojasG_F.pdfRojasG_F.pdfapplication/pdf4790386https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/655782/3/RojasG_F.pdf3edbf6ac3fb7add6c48fd8b74eb84362MD53true2090-12-09RojasG_F.docxRojasG_F.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document7888196https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/655782/4/RojasG_F.docx43cac1333dcd2099c837e7bd5a6bee27MD54false2090-12-09RojasG_F_Ficha.pdfRojasG_F_Ficha.pdfapplication/pdf339963https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/655782/5/RojasG_F_Ficha.pdf0b0f620c5bff2b6c418a77478f76af27MD55falseLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/655782/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81031https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/655782/1/license_rdf934f4ca17e109e0a05eaeaba504d7ce4MD51false10757/655782oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6557822025-04-15 15:06:41.038Repositorio académico upcupc@openrepository.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