Propuesta de un modelo de machine learning para el pronóstico de la demanda de prendas de vestir en la Corporación Brusko S.A.C.

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dc.contributor.advisorFabian Arteaga, Junior John
dc.contributor.authorCcoyccosi Choque, Ronald Alberto
dc.contributor.authorHuanay Palomino, Luis Ernesto
dc.contributor.authorHuayllasco Chafloque, Ethel Diana
dc.contributor.authorLoayza Díaz, Vanessa
dc.contributor.authorMayorga Lopez, Katiuska Fiorela
dc.date.accessioned2022-02-17T21:13:36Z
dc.date.available2022-02-17T21:13:36Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEn el Perú existen muchas empresas a cargo de la compra y venta de bienes (retails), para ellas la determinación de la demanda es crucial ya que esta impacta significativamente en los costos e ingresos que pueden llegar a tener. La presente investigación plantea pronosticar la demanda de los pantalones de caballero de la Corporación Brusko bajo la metodología CRISP-DM y empleando la técnica de regresión lineal. Se trabajó con datos brindados por la empresa (2018 – 2021), con ello se realizó el modelo de pronóstico y se obtuvieron los siguientes RMSE: 23.78 para el año 2018, 13.22 para el año 2019, 47.12 para el año 2020 y 17.87 para el año 2021. Además, se realizó el mismo análisis para la totalidad de años teniendo como resultado un RMSE de 59.07. Los datos presentaron outliers debido a la pandemia; eliminando estos datos atípicos se volvió a correr el modelo para la totalidad de los años obteniendo un RMSE de 29.98, el cual fue mejor comparado al modelo con la totalidad de datos sin outliers. Realizando el análisis de los resultados nos quedamos con el modelo para el año 2019, un año que no presenta outliers y con un adecuado RMSE.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12640/2931
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad ESANes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.subjectAnálisis regresivoes_ES
dc.subjectPredicciones tecnológicases_ES
dc.subjectDemanda de consumoes_ES
dc.subjectIndustria del vestuarioes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04es_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04es_ES
dc.titlePropuesta de un modelo de machine learning para el pronóstico de la demanda de prendas de vestir en la Corporación Brusko S.A.C.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.type.otherTrabajo de suficiencia profesionales_ES
renati.advisor.dni44749148
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9804-7795es_ES
renati.author.dni73642115
renati.author.dni45846542
renati.author.dni70800372
renati.author.dni71521118
renati.author.dni72783499
renati.discipline722056es_ES
renati.discipline613066es_ES
renati.jurorBallon Alvarez, Eber Joseph
renati.jurorGonzales Lopez, Rolando Alberto
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Industrial y Comerciales_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Tecnologías de Información y Sistemases_ES
thesis.degree.grantorUniversidad ESAN. Facultad de Ingenieríaes_ES
thesis.degree.nameIngeniero Industrial y Comerciales_ES
thesis.degree.nameIngeniero de Tecnologías de Información y Sistemases_ES
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