Metodologías para el pronóstico de series de tiempo
Los proyectos que incluyen series de tiempo son cada vez más comunes de encontrar en el entorno de la consultoría de analítica, los datos que se pueden obtener tienen cada día un mayor volumen y mayor detalle, lo que hace importante el estudio de estas y las oportunidades de mejorar tanto en tiempos...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- masterThesis
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
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- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/40771
- Palabra clave:
- Analítica
Series de tiempo
Pronósticos
Clusterización
Analytics
Time series
Forecast
Clustering
Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas
Análisis de series de tiempo
Pronóstico de los negocios
Benchmarking (Administración)
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Los proyectos que incluyen series de tiempo son cada vez más comunes de encontrar en el entorno de la consultoría de analítica, los datos que se pueden obtener tienen cada día un mayor volumen y mayor detalle, lo que hace importante el estudio de estas y las oportunidades de mejorar tanto en tiempos de procesamiento como en la precisión del resultados. El presente proyecto busca comparar dos metodologías, la primera generando clústeres de series de tiempo y la segunda a través de un benchmark para diferentes algoritmos de pronóstico, con el fin de determinar cuál es la mejor alternativa de pronóstico en precisión y tiempo de procesamiento, para los datos entregados por Everis correspondientes a un cliente del sector Retail, con la necesidad de realizar pronósticos de las series desagregadas de las ventas por tienda para el mes de mayo; los resultados se medirán mediante el error absoluto medio (MAD), error porcentual absoluto medio (MAPE) y el error cuadrático medio (MSE). Se utilizará la metodología CRISP-DM como guía para el desarrollo de los objetivos de negocio y de minería de datos identificados. |
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Metodologías para el pronóstico de series de tiempoVergel Aressi, María EvangelinaGuavita Cuta, Andrea del PilarAnalíticaSeries de tiempoPronósticosClusterizaciónAnalyticsTime seriesForecastClusteringMaestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicasAnálisis de series de tiempoPronóstico de los negociosBenchmarking (Administración)Los proyectos que incluyen series de tiempo son cada vez más comunes de encontrar en el entorno de la consultoría de analítica, los datos que se pueden obtener tienen cada día un mayor volumen y mayor detalle, lo que hace importante el estudio de estas y las oportunidades de mejorar tanto en tiempos de procesamiento como en la precisión del resultados. El presente proyecto busca comparar dos metodologías, la primera generando clústeres de series de tiempo y la segunda a través de un benchmark para diferentes algoritmos de pronóstico, con el fin de determinar cuál es la mejor alternativa de pronóstico en precisión y tiempo de procesamiento, para los datos entregados por Everis correspondientes a un cliente del sector Retail, con la necesidad de realizar pronósticos de las series desagregadas de las ventas por tienda para el mes de mayo; los resultados se medirán mediante el error absoluto medio (MAD), error porcentual absoluto medio (MAPE) y el error cuadrático medio (MSE). Se utilizará la metodología CRISP-DM como guía para el desarrollo de los objetivos de negocio y de minería de datos identificados.Projects that include time series are increasingly common to find in the analytical consulting environment, the data that can be obtained have a greater volume and greater detail every day, what makes it important to study these and the opportunities to improve both in processing times and in the accuracy of the results. The present project seeks to compare two methodologies, the first generating clusters of time series and the second through a benchmark for different forecasting algorithms, in order to determine which is the best alternative forecast in precision and processing time, for the data delivered by Everis corresponding to a client of the Retail sector, with the need to make forecasts of the disaggregated series of sales per store for the month of May; the results will be measured by the mean absolute error (MAD), mean absolute percentage error (MAPE) and the mean square error (MSE). The CRISP-DM methodology will be used as a guide for the development of business and data mning objectives identified.Magíster en Analítica para la Inteligencia de NegociosMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en Analítica para la Inteligencia de NegociosFacultad de IngenieríaFacultad de Ciencias Económicas y Administrativas2019-02-11T23:00:14Z2020-04-15T14:19:40Z2019-02-11T23:00:14Z2020-04-15T14:19:40Z2018http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10554/40771https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.40771instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2022-04-29T19:26:03Z |