Sistema de predicción en las ganancias de la empresa logística en los pedidos realizados por los clientes, utilizando estrategias de machine learning

En este proyecto, realizamos un análisis de predicción para las ganancias de una empresa logística llamada Extiblu SAS, con el objetivo de anticipar cómo se comportarán las ventas en 2025. Usamos datos de pedidos de clientes durante el 2024 y aplicamos algoritmos de machine learning para detectar patrones en las ventas, optimizar la logística y mejorar la eficiencia de las ventas. Primero, limpiamos y analizamos los datos, que incluían información como: la cantidad de productos pedidos, categorías de clientes, y valores de venta. A partir de esto, construimos un modelo predictivo que proyecta las ventas y nos permite anticipar temporadas de alta y baja demanda. El modelo ayuda a la empresa a tomar decisiones informadas sobre el manejo de inventarios, la distribución y la personalización de servicios para diferentes clientes, lo que reduce costos y mejora el servicio, apoyando su estrategia para mantenerse competitiva en el mercado logístico.

• Autores: Giraldo González, Ivonne Dayana; Gallego Agudelo, Juan Camilo; Pérez Gualdron, Breiman Alexander
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/5413
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5413
• Palabra clave: Predicción de ventas; Machine learning; Logística; Segmentación de clientes; Análisis de datos; Inventarios; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Análisis de datos; Ventas
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)