Diseño de software para la predicción de ventas B2C para la modalidad de pregrado tradicional en la UPC usando machine learning y python - Gutiérrez Meléndez, Alex Stheep (2023)
Durante los últimos años, la tecnología, la inteligencia de negocios, la ciencia de datos y los lenguajes de procesamiento han adquirido un protagonismo creciente en las empresas. Asimismo, desde mucho antes, con la llegada de la transformación digital en las empresas, estas se han visto obligadas a procesar cantidades cada vez mayores de datos, lo que ha generado la necesidad de minar, procesar y transformar los datos de manera eficaz y eficiente. A través del data storytelling, las empresas pueden crear nuevas estrategias respaldadas por su propia información. Los desafíos a los que se enfrentan muchas empresas están relacionados con su capacidad para predecir las ventas. Buscan que esta predicción sea dinámica y con un margen de error aceptable, ya que ello puede desencadenar inversiones, niveles de empleo, estrategias de publicidad, mano de obra, comunicación con los clientes y otras características críticas del negocio. Por lo tanto, las prácticas empíricas, manuales o basadas en el juicio de expertos están quedando obsoletas ante el avance de las nuevas tecnologías. El presente proyecto se propone la integración de las herramientas de inteligencia de negocios para el procesamiento de datos con la inteligencia del aprendizaje automático (machine learning) que, mediante la programación en Python, permitirá a los usuarios generar predicciones de ventas business-to-client para la modalidad de pregrado tradicional de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Este software de predicción tendrá una confiabilidad del 85% y se podrá visualizar a través de una interfaz.