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Fabian Arteaga, Junior Jhon
Alderete Arias, Fiorella Angelica
Tipe Carrasco, Jhosep Fernando
Carrizales Valencia, Camila Graciela
Ajalcriña Grimaldo, Lourdes Alexandra
2023-05-08T19:36:48Z
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2023
https://hdl.handle.net/20.500.12640/3379
Nos encontramos en la era de transformación digital en el cual las empresas buscan automatizar sus procesos, esto con el fin de mejorar la productividad, la experiencia del cliente, reducir los costos y mejorar la toma de decisiones. En el presente trabajo, analizaremos a la empresa P & R Arquitectos, la cual presenta una problemática en los proyectos de evacuación y señalización ya que el 76% de cotizaciones son rechazadas. Es por ello que se analizaron una serie de variables que se evalúan para determinar el estado final de las cotizaciones y, a partir de ellas se construyeron los modelos de Machine Learning utilizando 4 diferentes técnicas, tales como: K-NN, Support Vector Machine, Regresión Logística y Árbol de decisión con el fin de obtener el modelo que sea más preciso y, además, se compararon los resultados con normalización y sin normalización. De los resultados obtenidos, la técnica de árbol de decisiones tiene una mejor predicción de las cotizaciones (85.88% con normalización). Se espera que el modelo de predicción de cotizaciones ayude en tomar mejores decisiones al momento de brindar una respuesta final al cliente ya sea realizando ajustes en cuestión de costos o negociando con el cliente de manera directa. (es_ES)
application/pdf (es_ES)
spa (es_ES)
Universidad ESAN (es_ES)
Atribución 2.5 Perú (*)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_ES)
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ (*)
Cotización (es_ES)
Aprendizaje automático (es_ES)
Técnicas de predicción (es_ES)
Propuesta de modelo predictivo empleando la técnica de machine learning para determinar la viabilidad de las cotizaciones de los proyectos de evacuación y señalización en la empresa P & R Arquitectos Consultores S.A.C. (es_ES)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_ES)
Trabajo de suficiencia profesional (other)
Universidad ESAN. Facultad de Ingeniería (es_ES)
Ingeniería Industrial y Comercial (es_ES)
Ingeniero Industrial y Comercial (es_ES)
PE (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_ES)
44749148
https://orcid.org/0000-0001-9804-7795 (es_ES)
70769380
70313548
71472289
45431322
722056 (es_ES)
Ballon Alvarez, Eber Joseph
Chávez Rojas, Mónica Patricia
https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional (es_ES)
Privada asociativa



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