Mostrar el registro sencillo del ítem
Modelo predictivo del proceso de ventas utilizando inteligencia de negocios y data analitics en la empresa centro textil De la Matta S.A.C.
dc.contributor.advisor | Chirinos Mundaca, Carlos Alberto | |
dc.contributor.author | Carreño Guerrero, Santiago Aníbal | |
dc.date.accessioned | 2023-02-17T21:55:56Z | |
dc.date.available | 2023-02-17T21:55:56Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12802/10636 | |
dc.description.abstract | 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 estabilidad financiera de la empresa. En este sentido con el propósito de lograr el mejoramiento de la toma de decisiones sobre las ventas y evaluar las estrategias de las mismas, se construyó un modelo de pronóstico de ventas utilizando redes neuronales, aplicando la técnica de Machine Learning usando Business Intelligence y Data Analytics que permitan pronosticar las ventas futuras. En el modelo se consideró un dataset de 1,460 registros de ventas históricas, que pertenecieron a las ventas diarias de los años 2017, 2018, 2019, 2020 y 2021, información con la que se realiza las proyecciones de ventas; utilizando la red neuronal de BP (Back Propagation) para pronosticar las ventas semanales (7 días). Asimismo, Asimismo, se utilizó la suite Anaconda Navigator, junto a la herramienta de programación Python y spider como editor. Obteniendo como resultado del error cuadrático medio (MSE) de 0.1358 y error absoluto medio (MAE) de 0.3110, demostrando que el modelo es eficiente para predecir las ventas. Se concluyó que, con el desarrollo de un modelo predictivo utilizando inteligencia de negocios y data analytics, sí se logrará la predicción de ventas en la empresa Centro Textil de la Matta S.A.C. | es_PE |
dc.description.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Señor de Sipán | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | * |
dc.source | Repositorio Institucional - USS | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional USS | es_PE |
dc.subject | Proceso de ventas | es_PE |
dc.subject | Predicción | es_PE |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_PE |
dc.subject | Backpropagation | es_PE |
dc.subject | Inteligencia de negocios | es_PE |
dc.subject | Data analitics | es_PE |
dc.title | Modelo predictivo del proceso de ventas utilizando inteligencia de negocios y data analitics en la empresa centro textil De la Matta S.A.C. | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
renati.advisor.dni | 16721607 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-6733-8992 | es_PE |
renati.author.dni | 06813643 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Bravo Ruiz, Jaime Arturo | es_PE |
renati.juror | Mejia Cabrera, Heber Ivan | es_PE |
renati.juror | Tuesta Monteza, Victor Alexci | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Infraestructura, Tecnología y Medio Ambiente | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |