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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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    Data
    2024-07-04
    Autor
    Baron Jaramillo, Diego Ivan
    Orientador
    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)
    Gestores bibliográficos
    Refworks
    Zotero / EndNote / Mendeley
    BibTeX
    CiteULike
    Palavras-chave
    Machine learning Google Scholar
    Regresión Google Scholar
    Facebook Prophet Google Scholar
    Predictivo Google Scholar
    Cobertura regional / nacional
    cead_-_josé_acevedo_y_gómez
    Metadata
    Mostrar registro completo
    Documento PDF
    Descrição do conteúdo
    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.
    Formato
    pdf
    Tipo de recurso digital
    Proyecto aplicado
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62872
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [249]
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