Implementación de redes neuronales artificiales para regresión en predicción de volumen de pedidos de textiles de moda
Descripción del Articulo
En el mercado creciente de comercialización de sector textil en el emporio comercial de Gamarra, la Empresa Textil representa un sector muy importante que provee materia prima a la industria nacional dedicado a confección textil; con el pasar de los años las empresas más influyentes que se dedican a...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/18614 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/18614 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Importaciones - Perú Mercado textil https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
Sumario: | En el mercado creciente de comercialización de sector textil en el emporio comercial de Gamarra, la Empresa Textil representa un sector muy importante que provee materia prima a la industria nacional dedicado a confección textil; con el pasar de los años las empresas más influyentes que se dedican a comercializar textil, han experimentado cambios trascendentales en su modelo de negocios por la propia dinámica y acceso a la información acelerada de los clientes y otros proveedores similares, en particular, de todo conglomerado del sector textil, nos enfocaremos en una empresa comercializadora de productos de textiles importados. Existen innumerables problemas y necesidades a resolver, en donde entra a tallar la importancia del uso de herramientas y técnicas de análisis de datos el cual esté enfocado en generar indicadores que ayuden en optimización de procesos operativos; en ese sentido existe la carencia de indicadores que respalden en la toma de decisiones del volumen de pedidos del tipo de productos, el tiempo prudente de permanencia del stock en almacén antes de sufrir desfase de moda, para resolver los requerimientos se usará estudios de machine learning con técnicas predictivas. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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