Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de ventas de almacenes de la compañía Global de Pinturas - Pintuco, utilizando estrategias de machine learning

En este trabajo se realiza un análisis de los dataset de ventas de diferentes tiendas oficiales de la empresa Pintuco para determinar con la ayuda de Google Colab y el código PYTON el comportamiento de los mismos, realizar un análisis estadístico y grafico para posteriormente proceder con una clasificación de los mismos. Después de esto se realiza un modelo computacional que permite realizar una clasificación de nuevos datos basado en la variabilidad anterior. Esto se realiza con el interés de tener criterios para asignación de incentivos económicos y laborales a los empleados de las tiendas basados en el desempeño obtenido, además en un futuro impulsar campañas de ventas y marketing que permitan aumentar las ventas en cada una de las tiendas.

• Autores: Torres Ramírez, Sebastián
• 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:123456789/3806
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3806
• Palabra clave: Ventas; Datasets; Análisis de datos; Machine learning; Google colab; Clasificación; Modelo; Marketing; Análisis de datos; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Toma de decisiones
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)