Modelo de análisis predictivo para la gestión de abastecimiento de la empresa top llantas utilizando lenguaje R

• Autores: Príncipe Arteaga, José Armando, Saavedra Campos, Jhon Cristian
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Privada Antenor Orrego
• Repositorio: UPAO-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upao.edu.pe:20.500.12759/8026
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12759/8026
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Gestión; Abastecimiento; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Actualmente ha incrementado la cantidad de vehículos que circulan por las calles, debido a esto existe un aumento en la demanda de neumáticos para los diferentes tipos de vehículos. Esto genera que los distribuidores tengan dificultad para medir el abastecimiento e inversión dentro del mercado, ya que no poseen las herramientas que faciliten esta gestión. Es por eso que la presente investigación propone desarrollar un modelo de análisis predictivo para la gestión de abastecimiento de la empresa top llantas utilizando lenguaje R; basado en la evaluación de cuatro modelos de aprendizaje supervisado, como son Árbol de decisiones, Random Forest, Naive Bayes, SVM. Para el desarrollo de la solución del proyecto se utilizó la Herramienta Rstudio junto al leguaje R; la biblioteca de paquetes que proporciona nos da la facilidad del manejo y desarrollo de los diferentes algoritmos de los modelos, permitiéndonos realizar el proceso de todas las fases del análisis