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Title: Framework usando un componente de preprocesamiento y MARS para la predicción de ventas en las pymes del Perú
Advisor(s): León Fernández, Cayo Víctor
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2018
Institution: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Abstract: Se propone un framework utilizando un componente de pre-procesamiento y MARS para obtener una predicción de ventas de forma precisa y confiable reduciendo el tiempo y costos. Para ello lo primero que se realizo fue obtener las ventas mensuales de los productos “Resorte Toy Corolla” y “Resorte Toy Corolla Gasol” de una empresa llamada “Franco” dedicada a la venta de autopartes, luego se procesó esta información con un componente de pre-procesamiento en donde se detectó y elimino valores atípicos. Posteriormente se seleccionó las variables de predicción y la variable objetivo, por último se construyó los modelos de predicción y se calculó las medidas de error con la ayuda del software "Salford Predictive Modeler 8.0". Luego de realizar las pruebas se llegó a la conclusión que el framework propuesto se ajusta mejor a las necesidades de una pyme ya que se obtiene predicciones de ventas más precisas. Por otro lado no es necesario que el usuario sea un experto ni que tenga conocimientos muy avanzados con respecto a las técnicas o métodos de predicción, porque cuando usamos el software “Salford Predictive Modeler 8.0”, esta misma selecciona las variables de predicción más importantes y crea el modelo de predicción con sus respectivas funciones base además también se encarga del cálculo de las medidas de error.
Discipline: Ingeniería de Sistemas
Grade or title grantor: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas
Grade or title: Ingeniero de Sistemas
Register date: 20-Nov-2018; 20-Nov-2018



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