Aplicación y uso del Data Mining y Big Data para estimar el comportamiento de compra de los usuarios en una empresa del sector retail de la Ciudad de Medellín (2020)
Actualmente los datos se consideran el petróleo del mundo digital, por lo tanto, el análisis Big Data debe permitir a las empresas generar una ventaja competitiva acercando su perspectiva de negocio desde el ámbito tecnológico, donde el aprovechamiento de la información pueda lograr establecer estrategias para anticipar los cambios que están vinculados directamente con el comportamiento de los consumidores. Esta investigación se desarrolla por medio de la metodología CRISP – DM, el cual es un modelo utilizado para obtener mejores y más rápidos resultados en la minería de datos. La aplicación del modelo, se hace a través de Microsoft office Excel versión 2016 y por medio de sus complementos estadísticos, que permitieron obtener resultados cuya información ha permitido predecir y proyectar unidades a vender en determinado periodo de tiempo. Después de haber implementado los modelos y las herramientas disponibles se logra identificar que el limpia pisos Citronela es el producto líder con un 28% de participación en ventas y por otro lado el producto menos vendido es el Limpia vidrios con una participación del 0,02%, también se observa que el grupo más vendido es la línea de aseo general con un 72,6%, adicional se proyectaron 22730 unidades a vender en diciembre de 2020 del producto líder y 295 unidades de suavizante, el cual presenta disminución de ventas en los periodos evaluados.