Implementación de machine learning para predecir las ventas de una cadena de restaurantes de pollería en Lima

• Autor: Luis Bernuy, Yorman Nicole
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/167314
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/167314
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Máquina de prendizaje; Predicción de ventas; Tiempo; Empresa; Precisión; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Este estudio tiene como objetivo desarrollar la eficacia del machine learning para mejorar las predicciones de ventas en Villa Chicken S.A.C., empleando un enfoque cuantitativo antes y después de implementar esta tecnología avanzada. Los resultados evidenciaron avances significativos en tres dimensiones claves: tiempo, recursos y efectividad. En la dimensión de tiempo, se observó una mejora considerable en la eficiencia del proceso de recopilación de datos, reduciendo el tiempo requerido en más del 94%. En el ámbito de los recursos, la introducción de herramientas automatizadas elevó la eficiencia operativa, mientras que, en efectividad, el aumento en la precisión de las predicciones post-implementación al 92.92% y la mejora notable en la satisfacción de los usuarios con los resultados subrayan una confianza reforzada en las capacidades analíticas, demostrada por un alfa de Cronbach superior a 0.8. Estos avances subrayan cómo la integración del machine learning puede revolucionar las prácticas empresariales, respaldando decisiones estratégicas más informadas y efectivas. En conclusión, la integración de machine learning ha optimizado significativamente los procesos internos de Villa Chicken S.A.C., presentando un modelo efectivo para otras empresas en el sector.