Sistemas de pronósticos basado en redes neurales artificiales para predecir la demanda de productos farmacéuticos que son afectados por campañas promocionales

A lo largo del desarrollo del presente proyecto se argumenta como las redes neuronales han mostrado buenos resultados como sistemas de pronósticos para series temporales que presentan cambios en el comportamiento de la demanda o que son afectados por intervenciones externas que pueden o no ser conocidas. De esta forma, se presenta como una buena alternativa a utilizar para prever el comportamiento de la demanda de un producto que es susceptible a promociones. El presente trabajo de grado es únicamente en función de la promoción. El sistema de pronósticos que se plantea es una propuesta de modelo para predecir el comportamiento de la demanda de un producto de botiquín al momento de una promoción de ventas. Para esto se proceden a describir y analizar factores que influyen en el comportamiento de compra de los clientes para el producto que ha sido objeto de estudio, los cuales serán el insumo principal para el modelo de RNA que se propone como alternativa de solución a la situación planteada.

• Autores: Aragón Cardona, Daniel Esteban; Ortega Portilla, Víctor Hugo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2014
• Institución: Universidad del Valle
• Repositorio: Repositorio Digital Univalle
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/24135
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10893/24135
• Palabra clave: Oferta y demanda; Descuento; Pronóstico de ventas; Pronóstico de la demanda; Redes neuronales artificiales
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)