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ISBN 978-9942-696-01-4

Modelo deep learning para mejorar la predicción de las ventas en la empresa San Fernando s.a.c., Lima

Autores:
Suarez Romero, Alexander
Nolasco Valenzuela, Jorge Santiago
Casas Miranda, Roberto José María
Gamboa Cruzado, Javier Arturo
Crispin Sanchez, Ivan
Editorial:CILADI S.A.S.
Materia:Gerencia de ventas
Público objetivo:Profesional / académico
Publicado:2024-12-16
Número de edición:1
Tamaño:10Mb
Soporte:Digital
Formato:Pdf (.pdf)
Idioma:Español

Reseña

El estudio tuvo una orientación cuantitativa, diseño experimental, cuya finalidad fue determinar en qué medida el modelo Deep learning puede producir una mejora de la predicción de las ventas en la Empresa San Fernando S.A.C., 2023. Se tomó en cuenta una investigación con diseño preexperimental, de tipo aplicada. La población del presente trabajo de investigación estuvo conformada por 50 trabajadores del departamento de ventas, según criterios del investigador. En el recojo de los datos, se empleó la base datos histórica de la empresa San Fernando, dichos datos fueron procesados a través de algoritmos de redes neuronales convulsionadas. De la misma manera, se aplicó un método de estructuras Inteligentes denominado Crisp-DM que proviene del inglés Cross Industry Standard Process for Data Mining, que traducido es “Proceso Estándar Inter-Industrias para Minería de Datos”. El fin de este método es realizar modelos partiendo por analizar los datos de un negocio para adelantarse a errores futuros y dar solución a la elaboración del modelo con una dirección sólida considerando la temporalidad y el sistema de los datos.

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