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Landin Salas, José Luis (*)
Rodríguez Ruíz , Wilmer (*)
Herrera Vargas, José (es_PE)
2017-04-21T01:13:55Z
2017-04-21T01:13:55Z
2016-11-01
http://hdl.handle.net/10757/621354
Determina el comportamiento de compra de los clientes, para predecir las cantidades de devolución de los productos y de esta manera contribuir a brindar un soporte para la toma de decisiones. En el capítulo 1, permitirá conocer de manera general a la empresa farmacéutica y las políticas comerciales. Luego se realizará un análisis de los resultados de las ventas y devoluciones de los productos para identificar el problema planteado. Con esta información se plantearán los objetivos del proyecto, los resultados esperados y se mencionarán los métodos y procedimientos que se utilizarán para el desarrollo de la propuesta. Por último se mencionarán los beneficios directos e indirectos del proyecto así como un estudio de sensibilidad para determinar si el presente proyecto es viable financieramente. En el capítulo 2, marco conceptual se describirá el entorno relacionado al sector farmacéutico haciendo énfasis en las características comunes y estrategias del sector. También se hace una revisión de los conceptos de Bussines Analytics y Data Science, y como estos se relacionan. En el capítulo 3, se hace una revisión del “Estado del arte”, en el cual se muestran los trabajos e investigaciones relacionadas a la problemática descrita en el capítulo1 y como esta ha sido abordada por diferentes estudios. En el capítulo 4, se desarrolla la propuesta de estudio tomando como referencia la metodología “CRISP-DM”, la cual a través de sus diferentes fases permitirá comprender los objetivos del negocio planteados e identificar, explorar y preparar los datos necesarios que nos servirán para construir los modelos analíticos predictivo. Asimismo, se muestra una evaluación e interpretación de los resultados alcanzados luego de desarrollar la metodología para la construcción de los modelos analíticos. Finalmente, en el capítulo 5 se mencionan las conclusiones enfocándose en los resultados obtenidos en el anterior capítulo y como estos han contribuido a cumplir con los objetivos del presente trabajo.
Trabajo de investigación (es_PE)
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Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
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Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
Repositorio Académico - UPC (es_PE)
Procesamiento de datos de negocios (es)
Inteligencia empresarial (es)
Tecnología de la información (es)
Industria farmacéutica (es)
Sistemas y Tecnologías de la Información (es)
Propuesta de implementación de un modelo de inteligencia de negocios para el área comercial de una empresa del rubro farmacéutico (es)
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Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Escuela de Postgrado (es_PE)
Escuela de Postgrado (es_PE)
Maestría (es_PE)
Maestro en Dirección de Sistemas y Tecnologías de la Información (es_PE)
PE (es_PE)
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Privada societaria



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