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    Modelo predictivo de ventas usando aprendizaje automático (Machine Learning) para pronosticar las ventas diarias de una empresa

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    dibaronj.pdf (1.259Mb)
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    Date
    2024-07-04
    Author
    Baron Jaramillo, Diego Ivan
    Advisor
    Carrascal Porras, Fernando Luis

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Modelo predictivo de ventas usando aprendizaje automático (Machine Learning) para pronosticar las ventas diarias de una empresa AU - Baron Jaramillo, Diego Ivan Y1 - 2024-07-04 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62872 AB - El proyecto se direcciona en desarrollar un modelo de Machine Learning, usando la librería Facebook Prophet para realizar predicciones en el área de ventas de una organización comercial, teniendo en cuenta el impacto de las vacaciones y días feriados en un periodo laboral. Se implemento la metodología CRISPDM y posteriormente se realizó la comparación con modelos tradicionales para medir la precisión del algoritmo. Después de realizar lo mencionado anteriormente se obtienen métricas concluyentes, las cuáles indican una buena adaptación del algoritmo al modelo de datos con resultados que proporcionan información valiosa para la toma de decisiones al interior de la empresa. ER - @misc{10596_62872, author = {Baron Jaramillo Diego Ivan}, title = {Modelo predictivo de ventas usando aprendizaje automático (Machine Learning) para pronosticar las ventas diarias de una empresa}, year = {2024-07-04}, abstract = {El proyecto se direcciona en desarrollar un modelo de Machine Learning, usando la librería Facebook Prophet para realizar predicciones en el área de ventas de una organización comercial, teniendo en cuenta el impacto de las vacaciones y días feriados en un periodo laboral. Se implemento la metodología CRISPDM y posteriormente se realizó la comparación con modelos tradicionales para medir la precisión del algoritmo. Después de realizar lo mencionado anteriormente se obtienen métricas concluyentes, las cuáles indican una buena adaptación del algoritmo al modelo de datos con resultados que proporcionan información valiosa para la toma de decisiones al interior de la empresa.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62872} }RT Generic T1 Modelo predictivo de ventas usando aprendizaje automático (Machine Learning) para pronosticar las ventas diarias de una empresa A1 Baron Jaramillo, Diego Ivan YR 2024-07-04 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62872 AB El proyecto se direcciona en desarrollar un modelo de Machine Learning, usando la librería Facebook Prophet para realizar predicciones en el área de ventas de una organización comercial, teniendo en cuenta el impacto de las vacaciones y días feriados en un periodo laboral. Se implemento la metodología CRISPDM y posteriormente se realizó la comparación con modelos tradicionales para medir la precisión del algoritmo. Después de realizar lo mencionado anteriormente se obtienen métricas concluyentes, las cuáles indican una buena adaptación del algoritmo al modelo de datos con resultados que proporcionan información valiosa para la toma de decisiones al interior de la empresa. OL Spanish (121)
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    CiteULike
    Keywords
    Machine learning Google Scholar
    Regresión Google Scholar
    Facebook Prophet Google Scholar
    Predictivo Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_josé_acevedo_y_gómez
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    Description of the content
    El proyecto se direcciona en desarrollar un modelo de Machine Learning, usando la librería Facebook Prophet para realizar predicciones en el área de ventas de una organización comercial, teniendo en cuenta el impacto de las vacaciones y días feriados en un periodo laboral. Se implemento la metodología CRISPDM y posteriormente se realizó la comparación con modelos tradicionales para medir la precisión del algoritmo. Después de realizar lo mencionado anteriormente se obtienen métricas concluyentes, las cuáles indican una buena adaptación del algoritmo al modelo de datos con resultados que proporcionan información valiosa para la toma de decisiones al interior de la empresa.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62872
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [248]
    Usage guidesNormativityGuidelines for the advisor work direcorGuidelines for the student who loads degree workAPA 7 Edition StandardsTips APA 7 Edition Standards

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