Aplicación web basada en machine learning para predecir la demanda de productos en la empresa Multiservicios Chino Kam

Descripción del Articulo

En la presente investigación se implementó una aplicación web basada en Machine Learning para predecir la demanda de productos en una empresa ferretera, utilizando la metodología ágil SCRUM para el desarrollo del producto y sus iteraciones; adicionalmente, se determinó al algoritmo de regresión line...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Martinez Soplapuco, Lisle Jose Alonso
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
Repositorio:USAT-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/6817
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Inteligencia artificial
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description En la presente investigación se implementó una aplicación web basada en Machine Learning para predecir la demanda de productos en una empresa ferretera, utilizando la metodología ágil SCRUM para el desarrollo del producto y sus iteraciones; adicionalmente, se determinó al algoritmo de regresión lineal como el más óptimo y se lo entrenó con data histórica de ventas de tres años, tomando en cuenta el método de clasificación ABC para centrar la demanda en los productos de la categoría A, que son los que generan mayor rentabilidad. La aplicación web integró exitosamente el algoritmo de regresión lineal y demostró un alto grado de precisión (87.64%) al evaluarlo con la métrica MAPE; se validaron los criterios de usabilidad según la norma ISO 25010, obteniendo un cumplimiento alto (90%) en los seis criterios evaluados. Con la ayuda de expertos en desarrollo de software, se verificó el cumplimiento de los requisitos definidos, asegurando la calidad y funcionalidad de la aplicación, concluyendo que su implementación basada en Machine Learning brinda una herramienta confiable y precisa para predecir la demanda de productos, apoyando la toma de decisiones en la gestión de inventario y generando una mayor rentabilidad al negocio.
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