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tesis de grado
Publicado 2019
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Proyecto que simplifica y optimiza el tiempo de trabajo del ejecutivo comercial de la empresa “Sociedad Informática Siglo 21 LTDA” para aumentar los nuevos clientes y potenciar el crecimiento de la empresa. Se destacan tres puntos principales del trabajo de los ejecutivos, los cuales son los procesos de cotizado, análisis de productos y mantener fidelizados a los clientes, estos no generan utilidad directamente a la empresa, ocupando casi la totalidad del tiempo del ejecutivo. Se inició con la problemática de las cotizaciones, la principal causa de la pérdida de tiempo, para el cual se propone una base de datos que incluya la información de los proveedores para realizar solo una búsqueda por producto. Continuando con el análisis de productos y fidelización de clientes, se diseñó un sistema predictivo basado en estadísticas predictivas el cual analiza la histórica de comp...
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tesis de grado
Publicado 2022
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El objetivo de la investigación fue determinar la influencia del sistema de análisis predictivo para la gestión de ventas de la empresa TAURO A&F SAC. La investigación desarrollada fue de tipo aplicada, de enfoque cuantitativo y de diseño pre-experimental. El instrumento empleado fue la ficha de registro y se empleó la metodología CRISP-DM para el desarrollo del proyecto. Los resultados luego de la implementación nos permitieron concluir que el sistema de análisis predictivo mejoró la gestión de ventas en la empresa TAURO A&F SAC; mejorando el índice de rotación de productos en 2%, el índice de ganancia de productos en 15% y el índice de precisión de productos en 9% de la gestión de ventas.
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tesis de grado
Publicado 2021
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Lately the level of competition between companies in the light automotive industry is reaching a very high level, due to the various strategies developed by many competitors. Our study seeks to strengthen the evaluation of forecasts to improve the organization's capability to anticipate future events in important business processes, such as sales and maintenance services. To achieve this objective, investigations related to Data Mining techniques were consulted, in order to perform an information analysis with a predictive approach. Our research involves designing different models applying methods such as regressions, neural networks and decision trees, to a historical database of an automotive organization, previously selecting data using techniques such as the correlation matrix and PCA (Principal Component Analysis). Finally, an evaluation is carried out on the results obtained after ...
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tesis de grado
Publicado 2018
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La entidad financiera tiene como meta incrementar las ventas del producto Seguro Protección Múltiple y además reducir el ratio de cancelación de 15% de este producto antes de los 3 meses, para poder tener margen de ganancias rentables. Después de haber hechos mejoras en los canales de ventas y oferta de valor, al no conseguir los objetivos propuestos. Se propuso como solución elaborar e implementar un modelo predictivo, el cual en base al análisis histórica de las altas de este producto nos permitirá identificar que clientes son más propensos a la venta de este producto como a mantener su permanencia de 3 meses como mínimo. Para su elaboración se utilizó la técnica de regresión logística debido a: su gran poder predictivo en problemas donde la variable a predecir es dicotómica (toma dos valores), es explicativa permitiéndonos interpretar el significado de las variables ...
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tesis de grado
Publicado 2019
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La presente investigación se desarrolló en la Empresa Mannucci Diesel S.A., En esta tesis se propuso optimizar el servicio post venta de maquinaria pesada Volvo, a través de la mejora del sistema de mantenimiento predictivo basado en el Tiempo Total de Operación TTO. La población la constituyeron 03 tipos de maquinaria pesada, relevantes en la concesión de la empresa hacia las empresas mineras, la muestra fue 1 de cada una de ellas, puesto que constituye la muestra más importante, de mayor exigencia en trabajo y, al realizar el indicador de criticidad, se determinaron las partes y componentes más críticos. El diseño de la tesis ha sido pre experimental, dentro de la clasificación longitudinal, ya que se realizarán acciones que se realizan sin manipular deliberadamente las variables independientes, se toman varias mediciones en una población y diferente muestra, dando como re...
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tesis de grado
Publicado 2022
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El presente trabajo de investigación tiene como objetivo optimizar el proceso de extracción y generación de los reportes del área contable de la empresa Farmacias Peruanas mediante un RPA y una vez obtenida la información de los reportes, utilizar técnicas de Machine learning para crear un módulo predictivo que ayude a tomar mejores decisiones en el área de ventas. Para la solución, se analizaron los subprocesos involucrados en la generación de reportes y se desarrolló el flujo automatizado con la herramienta UIPATH. Para desarrollar el módulo predictivo, se empleó la información de los reportes y mediante un análisis de datos se identificaron las características más importantes para realizar una predicción de ventas mediante el Modelo de árboles de decisiones. Se utilizó el lenguaje de programación Python para el módulo predictivo, diagramas de flujo para el RPA y ...
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tesis de grado
Publicado 2023
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En el Perú, más específicamente, en la ciudad capital, Lima, distrito de La Victoria, se encuentra ubicado el Emporio Comercial Gamarra, donde existen una gran cantidad de empresas del sector textil, que se dedican a la comercialización de telas y prendas a nivel nacional; la gran mayoría utilizan sistemas automatizados para sus procesos de ventas, sin embargo, no ofrecen información para el pronóstico de ventas. La empresa Centro Textil de la Matta S.A.C., localizada en dicho emporio, se dedica a la actividad de producción y comercialización de telas deportivas a nivel internacional y nacional. Actualmente cuenta con un sistema automatizado para su proceso de ventas, sin embargo, éste no le permite obtener la información para pronosticar las ventas futuras, con lo que podría analizar e implantar estrategias de negocio, para lograr la planificación de la producción y la est...
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tesis de grado
Aplicación para la compra eficiente de materia prima en JR Group SAC, utilizando análisis predictivo
Publicado 2023
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La investigación propone desarrollar una aplicación para realizar la compra eficiente de materia prima en la empresa JR Group SAC, utilizando análisis predictivo, a través del desarrollo de una aplicación con Machine Learning enfocado en Análisis Predictivo. Se desarrolló una aplicación de escritorio que permite recomendar la cantidad de materiales necesarios para cubrir la demanda futura de un mes a través de la aplicación. De esta manera se podrá elaborar un plan de compra eficiente teniendo a la mano información relacionada al proceso de gestión de ventas, como proveedores, materiales y ventas. Se utilizo el marco metodológico Scrum, realizando entregables que fueron evaluados según el avance, además, para machine learning primero se tuvo que aplicar conocimientos teóricos de data analytics y herramientas de recolección de datos para construir un set de datos y poste...
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tesis de grado
Publicado 2022
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La presente tesis detalla la evolución de un Sistema predictivo con Machine Learning para la gestión de inventario para la empresa Inversiones Ferretera Mendoza SAC, debido a que el área de almacén en la organización controla de forma manual sus productos y ventas, lo cual provoca diferencias en la cantidad física y lógico de artículos, de tal forma no conserva el manejo de stock de los productos y el control de gastos dentro del área de almacén. El propósito de esta investigación fue definir la finalidad de un sistema predictivo con machine learning en la gestión de inventario en el procesamiento de manejo de entradas y salidas de los productos en la empresa Inversiones Mendoza S.A.C. De tal manera se especifica preliminarmente aspectos teóricos con relación al manejo de inventarios, por tal motivo la metodología que está siendo utilizada para el desarrollo del sistema ...
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tesis de grado
Publicado 2015
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En la actualidad, las empresas manejan una gran cantidad de información, el cual era inimaginable años atrás, la capacidad de recolectarla es muy impresionante. En consecuencia, para varias empresas esta información se ha convertido en un tema difícil de manejar. Diariamente, las empresas sea del sector, tipo o tamaño que sea, toman decisiones, las cuales la mayoría son decisiones estratégicas que pueden afectar el correcto funcionamiento de la empresa. Es aquí, donde ingresa una de las herramientas más mencionadas en el área de TI: Business Intelligence, este término se refiere al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones, explotar su información, y mejor aún, plantear o predecir escenarios a futuro. El presente trabajo permitirá al área de Marketing de la empresa Iasacorp International, obtener información sobre el comportamiento y hábitos de co...
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tesis de maestría
De acuerdo con la investigación realizada a través de las entrevistas a profundidad a personas de talla grande, se observa que no encuentran con facilidad lugares de venta de ropa en talla grande y no se sienten a gusto con la variedad de modelos que encuentran, por lo que se conforman con los modelos disponibles en la tienda. Las encuestas confirmaron que existe una coyuntura favorable para atender a un público que se encuentra en crecimiento,de acuerdo al Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI)las personas a partir de 15 años con exceso de peso en Lima Metropolitana en el año 2014 era del 62.8% y en el año 2019 se tiene un 64.7%, el cual representa un crecimiento de 1.9%.Este contexto genera la oportunidad de crear una solución tanto para los proveedores que tienen los recursos para satisfacer la necesidad pero no tiene mayor alcance, así como para los clientes...
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otro
jtaquia@ulima.edu.pe
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tesis de maestría
Publicado 2025
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La presente investigación titulada "Algoritmos predictivos de inteligencia artificial para la intención de compra en tiempo real de plataformas e-commerce en Ecuador" tiene como principal objetivo analizar y comparar el rendimiento de los algoritmos predictivos de inteligencia artificial que permitan predecir en tiempo real la intención de compra de los usuarios en plataformas e-commerce. En un contexto donde el comercio electrónico ha tenido un crecimiento acelerado en el Ecuador resulta muy importante implementar estrategias basadas en datos para mejorar la conversión de visitantes en compradores. Esta investigación se fundamenta en el análisis de algoritmos predictivos de inteligencia artificial con la finalidad de identificar patrones de comportamiento en los consumidores que permitan anticipar la intención de compra. El estudio se basa en una metodología aplicada con un dis...
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tesis de grado
Publicado 2016
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RESUMEN La presente tesis se ha elaborado con la finalidad de incrementar la rentabilidad de una Compañía Minera. Para ello se ha planteado mejorar la actual gestión del mantenimiento de los equipos de área de procesamiento de mineral, a través de la propuesta de un sistema de mantenimiento predictivo. En el primer capítulo se ha realizado el diagnóstico de la situación actual de la empresa, se detectaron los problemas de todas las áreas y se formuló el problema al que se dará solución con esta tesis. En el segundo capítulo se citan antecedentes nacionales e internacionales bajo los cuales se guía el desarrollo de la presente tesis; así mismo se describe la teoría del mantenimiento y métodos a utilizar para el desarrollo de la tesis. En el capítulo tercero, se hace una descripción general de la empresa para tener una idea más profunda del rubro en el que se desenvuelv...
15
tesis de grado
La tesis titulada: “Modelo machine learning para predecir las ventas de una empresa RETAIL, 2025” aborda el problema de la baja precisión en la estimación de ventas en una tienda virtual de una empresa retail peruana. La investigación partió de la necesidad de determinar qué modelo de machine learning, entre Prophet y LSTM, permite una mejor predicción de ventas, considerando que actualmente la empresa fija metas únicamente con base en datos históricos sin métodos de predicción formales. Para resolver este problema, se desarrolló un estudio de tipo aplicado, con nivel predictivo y diseño no experimental, utilizando datos secundarios. La investigación empleó análisis documental como técnica principal y se analizaron 152,735 registros de ventas históricas comprendidos entre los años 2022 y 2024. Se implementaron y entrenaron ambos modelos (Prophet y LSTM) en Python, u...
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tesis de grado
Publicado 2024
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La tesis se enfocó en la implementación de una solución de inteligencia de negocios destinada a mejorar la toma de decisiones en el área comercial de una empresa en Chiclayo. Utilizando una metodología híbrida que combinó elementos de Ralph Kimball y CRISP-DM, se lograron resultados notables. Primero, se completó con éxito la implementación del 100% de los indicadores clave de rendimiento en reportes interactivos, los cuales se integraron al sistema transaccional a través de un módulo personalizado. En segundo lugar, se determinó que el algoritmo "Voting Ensemble" era el más eficaz para predecir ventas, con un coeficiente de determinación (R2) de 0.60771, el más alto entre los algoritmos probados. Tercero, se realizaron predicciones precisas de ventas basadas en datos históricos, las cuales se integraron en los reportes, brindando información valiosa sobre la rentabilid...
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tesis de grado
Publicado 2013
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Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
18
tesis de grado
Publicado 2025
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Predecir los precios de una acción en la Bolsa de Valores es un problema complejo, debido a que el comportamiento del mercado de valores es no lineal y no estacionario. Conocer en particular los precios máximos y mínimos diarios es particularmente útil para aquellos inversores que desean obtener la mayor cantidad posible de ganancia en cada operación de compra y venta diaria. En este trabajo, se presenta un modelo para la predicción del precio máximo y mínimo del día siguiente de una acción determinada. La propuesta consiste en un modelo híbrido basado en tres técnicas: redes neuronales artificiales, regresión de soporte vectorial y bosques aleatorios. Se realizaron pruebas con dos conjuntos de datos de la literatura, ambos para el precio máximo y para el precio mínimo. El modelo hibrido propuesto supera los resultados de la literatura, obteniendo un MAPE de 0.125 para el ...
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tesis de grado
Publicado 2025
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Esta investigación propone un modelo de gestión de proyectos basado en estándares internacionales como PMBOK e ISO 31000 para optimizar el desempeño de los proyectos Tipo A de la unidad de almacenamiento de Estanterías Metálicas JRM S.A.C. La propuesta busca solucionar los problemas de desempeños deficientos en sus proyectos más relevantes, los cuales han generado desviaciones en la rentabilidad prevista por su venta y ejecución. Implementar este modelo permitirá mejorar la gestión y alcanzar los objetivos financieros esperados Se realizó un análisis de la situación de la empresa mediante entrevistas, revisión documental y análisis de casos, enfocándose en indicadores clave de cumplimiento de proyectos tipo A ejecutados en los últimos años. Se identificó que la falta de una metodología estructurada ha afectado negativamente su ejecución. Para abordar esto, se diseñ...
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tesis de grado
Publicado 2023
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Una de las principales fuentes de ingreso del sector bancario es el otorgamiento de créditos. La captación de clientes frente a este producto depende de montos y tasas de interés atractivas. Uno de los canales de venta de los créditos es el telemarketing el cual proactivamente ofrece préstamos. El presente trabajo propone al área de telemarketing de un banco la elaboración de un modelo predictivo con técnicas de machine learning que permita conocer el número de ventas de crédito que se realizarán con el fin de agilizar la toma de decisiones frente a estrategias de venta y mejorar la planificación de recursos para optimizar el costo de venta. Para la construcción del modelo se utilizaron técnicas de aprendizaje supervisado de clasificación k-NN y SVM. En la primera simulación se tuvo niveles de precisión de 61.68% y 68.41% respectivamente. Dada la dispersión de los datos...
