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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/66939| Title: | Análisis de los despachos de los bienes de consumo de la UNAD y prospección de gastos |
| metadata.dc.creator: | Triana Cardenas, Andres Felipe |
| metadata.dc.date.created: | 2024-12-23 |
| metadata.dc.subject.keywords: | Análisis de datos Ciencia de datos Inteligencia de negocios Modelo predictivo |
| metadata.dc.format.*: | |
| metadata.dc.type: | Proyecto aplicado |
| Abstract: | En el presente trabajo de grado, se desarrolla un proyecto aplicado cuyo objetivo principal es optimizar la gestión de compras de bienes de consumo en la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD). Actualmente, la recopilación manual de las necesidades de compra y la desactualización de la información, causadas por las demoras en la entrega de datos por parte de los centros regionales, generan ineficiencias en la proyección y elaboración del plan anual de compras. Además, la toma de decisiones se ve limitada debido a la dificultad para identificar patrones y tendencias de consumo. La propuesta de solución incluye el desarrollo un modelo predictivo para optimizar las compras en la UNAD, abordando ineficiencias logísticas. Mediante análisis exploratorio y la implementación de algoritmos de aprendizaje automático, se busca anticipar necesidades de consumo y reducir costos operativos. También la generación de reportes que permitan mejorar la toma de decisiones. La metodología adoptada se divide en cinco fases: organización de la información y limpieza de los datos, análisis descriptivo de los datos, análisis exploratorio de los datos, propuesta o implementación de un modelo predictivo, validación de este y generación de reportes. Con la implementación de esta solución los resultados preliminares indican un aumento en la precisión de proyecciones en un 25%. |
| Description: | |
| URI: | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/66939 |
| metadata.dc.subject.category: | Investigación |
| metadata.dc.coverage.spatial: | cead_-_josé_celestino_mutis |
| Appears in Collections: | Especialización en Ciencia de Datos y Analítica |
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