Modelo de estimación de probabilidad de compra

RESUMEN : Nuestro proyecto es la construcción de un modelo predictivo para la demanda de clientes de la empresa Bavaria, el cual busca anticiparse a la producción en el mes de octubre del año 2020 para ofrecer un servicio personalizado a clientes que adquieren productos de la compañía, obteniendo la probabilidad de compra para la fecha mencionada. En el conjunto de datos se tiene, un histórico de información de compras de los clientes. En este se encuentran su código de identificación para la empresa, origen, tipo de marca vendida, envase utilizado y capacidad de este, nevera, Volumen, descuentos y egresos. Con el objetivo de desarrollar el modelo se realizó un análisis RFM, el cual proporcionó un conjunto de datos enriquecido con metadatos correlacionados entre las características generadas, a partir de la manipulación de los datos, de este modo se instancia los datos y se aplicaron diferentes algoritmos de clasificación para predecir un intervalo de fecha de compra. Se obtiene la predicción con el algoritmo Random Forest, el cual ofreció mejores resultados con respecto a sus métricas de desempeño, la distribución de probabilidades y finalmente se genera un consolidado de predicciones con los datos en formato .xlsx. Link del reposittorio “https://github.com/Santiago-Porras/Bavaria_Colombia”

• Autores: Espinal Patiño, Sergio; Porras Ceferino, Freddy Santiago
• Tipo de recurso: Tesis
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/20562
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/20562
• Palabra clave: Consumidor; Consumers; Producción; Production; Técnicas de predicción; Forecasting; Demanda; Demand; Procesos; Processes; Procesos; Processes; Investigación de mercados; Market research; Comportamiento del consumidor; Consumer behaviour; RFM (Recency, Frequency, Monetary); Árboles de decisión; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3041; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2171; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_13586; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_13586; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_4618; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1821; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept6377; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept8761
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/