Análisis de comportamiento de consumos de clientes

• Autor: Valenzuela Najar, Jean D.
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
• Repositorio: Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.sunedu.gob.pe:20.500.14366/2461
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14366/2461
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aprendizaje automático; Big data; Clustering; Regresión lineal; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02

En el presente documento se muestra el resultado del proyecto realizado como Trabajo de Fin de Máster Interuniversitario en Tecnologías de Análisis de Datos Masivos: Big Data, de la Universidad de Santiago de Compostela. El objetivo planteado es realizar el procesamiento masivo de la información de las ventas de los últimos tres años de Café Candelas, aplicando técnicas de modelado estadístico y machine learning. En primer lugar, se revisaron, corrigieron y estandarizaron las bases de datos provistas por Café Candelas para posteriormente consolidarlas y almacenarlas en un archivo. Posteriormente se realizaron análisis de clustering con la finalidad de poder determinar las agrupaciones de provincias con preferencias similares de consumo. Finalmente se realizaron análisis de regresión lineal para poder determinar la proyección de ventas para los próximos años.