Sistema BI con predicción de ventas basado en el algoritmo de series temporales para apoyar la gestión en la empresa MotoFuerza S.A.C.
Descripción del Articulo
En el presente trabajo de investigación tuvo como objetico apoyar el proceso de gestión en la empresa “MotoFuerza SAC”. Se utilizó una metodología hibrida mezclando Ralph Kimball con Crisp DM una para el proceso de BI y consecutivamente para desarrollar minería de datos, también se usaron las herram...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2021 |
Institución: | Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo |
Repositorio: | USAT-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/3772 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12423/3772 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Data mining Inteligencia económica Motocicletas Empresas http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
Sumario: | En el presente trabajo de investigación tuvo como objetico apoyar el proceso de gestión en la empresa “MotoFuerza SAC”. Se utilizó una metodología hibrida mezclando Ralph Kimball con Crisp DM una para el proceso de BI y consecutivamente para desarrollar minería de datos, también se usaron las herramientas Microsoft Dentro de los problemas identificados se encontró que no tienen una coherente administración con respecto a sus ventas en lapsos de tiempo, así tener estimación a una predicción de ventas, al igual que carecen de análisis en base a información histórica para la toma de decisiones estratégicas por parte de la gerencia. Esto también nos lleva a poder evaluar modelos de predicción de ventas con técnicas de error probabilístico y porcentual. La implementación del sistema BI basado en el algoritmo de series temporales ha mejorado significativamente el proceso de toma de decisiones estratégicas, la fiabilidad y la madurez en la empresa “MotoFuerza SAC”. |
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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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