Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de ventas en la licorera JC Granizados, utilizando estrategias de machine learning

La presente investigación se realizó con el fin de tener una predicción de ventas a partir de un modelo de regresión. En este se utilizó la herramienta de machine learning con el modelo KNNR, utilizando los datos recolectados en la licorería JC granizados ubicada en el municipio de Sabaneta, Antioquia. Se tuvieron en cuenta variables como el mes, la fecha, que día del fin de semana es, la base y el total de ingresos por día, con los datos recolectados a partir del software del establecimiento se realizó un procesamiento donde se analizaron las fechas exactas de cada día registrado, para así verificar si pertenecían al viernes, sábado, domingo o festivo, posterior a esto fueron presentados al algoritmo para tener los resultados solicitados. Gracias a este modelo se puede predecir el valor de las ventas del fin de semana próximo y así el establecimiento realice la toma de decisiones, ya sea una estrategia de marketing para aumentar las ventas o también saber cuánta cantidad de pedido debe de realizar y si necesita apoyo de más personal. Este modelo puede ser utilizado por los establecimientos encargados de la comercialización de productos ya que les permitiría conocer cómo van sus ventas y como mejorarlas.

• Autores: Bustamante Bedoya, Juan 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:123456789/2658
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2658
• Palabra clave: Machine learning; Algoritmo; Datos; Licorería; Licores; Marketing; Google colab; Facturación; Ventas; Proveedor; Regresión; Predicción; Proyección; Ventas; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Toma de decisiones
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)