Segmentación de tiendas y pronóstico de ventas en una empresa del sector retail en Colombia integrando factores macroeconómicos (2019-2023)
El presente proyecto tiene como finalidad brindar herramientas que apoyen el proceso de proyección de las ventas totales mensuales y segmentación de tiendas de una multinacional de origen Holandés del sector retail, teniendo en cuenta los datos históricos de finanzas, en conjunto con variables del c...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad del Rosario
- Repositorio:
- Repositorio EdocUR - U. Rosario
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.urosario.edu.co:10336/43271
- Acceso en línea:
- https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/43271
- Palabra clave:
- CRISP-DM
Series de tiempo
Pronóstico de ventas
Retail
CRISP-DM
Time Series Analysis
Forecasting
Retail Sector
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
| Summary: | El presente proyecto tiene como finalidad brindar herramientas que apoyen el proceso de proyección de las ventas totales mensuales y segmentación de tiendas de una multinacional de origen Holandés del sector retail, teniendo en cuenta los datos históricos de finanzas, en conjunto con variables del contexto macroeconómico nacional de los años 2018 – 2023 y pronósticos del 2024, con el fin de facilitar la toma de decisiones estratégicas en la compañía a corto y mediano plazo, permitiendo tomar las medidas necesarias sobre el uso eficiente de los recursos empleados por la organización, así como las diferentes estrategias necesarias que le permitan reaccionar de manera oportuna a los cambios de la coyuntura nacional. La solución plantea el uso de analítica descriptiva y predictiva enfocada en modelos no supervisados y de series de tiempo bajo el marco metodológico CRISPDM. |
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