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    Data Mining para modelo predictivo de ventas y servicios de mantenimiento en un concesionario automotriz ligero

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    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
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