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Data Mining para modelo predictivo de ventas y servicios de mantenimiento en un concesionario automotriz ligero
脷ltimamente el nivel de competencia entre las empresas del rubro automotriz ligero suele
ser muy alto, debido a las diversas estrategias desarrolladas por los competidores. Nuestro
estudio busca fortalecer la evaluaci贸n de pron贸sticos que permita mejorar la capacidad
de la organizaci贸n para anticiparse a eventos futuros en los procesos importantes del
negocio, tales como las ventas y los servicios de mantenimiento. Para lograr dicho
objetivo se consultaron investigaciones relacionadas a t茅cnicas de Data Mining, las
cuales realizan un an谩lisis de informaci贸n bajo un enfoque predictivo. El desarrollo de la
investigaci贸n involucra dise帽ar diferentes modelos aplicando m茅todos como regresiones,
redes neuronales y 谩rbol de decisi贸n, a una base de datos hist贸rica de una organizaci贸n
automotriz, realizando previamente una selecci贸n de datos mediante t茅cnicas como la
matriz de correlaci贸n y PCA (Principal Component Analysis). Finalmente, se realiza una
evaluaci贸n sobre los resultados obtenidos luego de comparar los modelos planteados,
donde encontramos para los pron贸sticos de ventas, el modelo de redes neuronales
implementado con PCA obtiene mejores resultados; mientras que, para los pron贸sticos
de servicios de mantenimiento, el modelo predominante es el implementado con Random
Forest.Lately the level of competition between companies in the light automotive industry is
reaching a very high level, due to the various strategies developed by many competitors.
Our study seeks to strengthen the evaluation of forecasts to improve the organization's
capability to anticipate future events in important business processes, such as sales and
maintenance services. To achieve this objective, investigations related to Data Mining
techniques were consulted, in order to perform an information analysis with a predictive
approach. Our research involves designing different models applying methods such as
regressions, neural networks and decision trees, to a historical database of an automotive
organization, previously selecting data using techniques such as the correlation matrix
and PCA (Principal Component Analysis). Finally, an evaluation is carried out on the
results obtained after comparing the proposed models, where we find out that for sales
forecasts, the neural network model implemented with PCA obtains better results;
whereas, for maintenance services forecasts, the predominant model is the one
implemented with Random Forest