Comparación de algoritmos en Machine Learning aplicado en ventas de microempresas
| dc.contributor.advisor | Ruete Zúñiga, David | |
| dc.contributor.author | Mañan Piña, Carlos Andrés | |
| dc.contributor.author | Bustos Valderrama, Renato | |
| dc.contributor.author | Andrades Recabal, Miguel | |
| dc.contributor.editor | Facultad de Ingeniería | |
| dc.date.accessioned | 2023-05-29T19:06:08Z | |
| dc.date.available | 2023-05-29T19:06:08Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description | Tesis (Magíster en Gestión de Tecnologías de la Información y Telecomunicaciones) | es |
| dc.description.abstract | El presente trabajo de tesis fue desarrollado, con el objetivo de modelar una herramienta para microempresas capaz de mejorar la oportunidad de venta de productos en licitaciones del sector público utilizando Machine Learning, en el proyecto trabajamos sobre una empresa que sólo vende artículos deportivos por redes sociales, en ella, se identificará la problemática y causas, se fijaran los objetivos y métricas, luego de definir el alcance se realiza un estudio de la utilización de machine learning en la industria, además de un análisis teórico de los fundamentos y clasificación de algoritmos, posteriormente una investigación de los avances en TI a nivel local y en la ciencia de datos. Para construir la herramienta, es imprescindible contar con la información histórica, para lo cual se dedicó un capítulo dedicado a la obtención de los datos por la extensión y complejidad. A su vez, se implementó un ambiente de desarrollo para la extracción de los datos y set de pruebas, para desarrollar tanto los conectores que permitan rescatar los datos públicos desde Internet, como procesar la información con los distintos algoritmos de machine learning que serán evaluados. Para el análisis predictivo, se realizarán distintos experimentos en el lenguaje R, utilizando como base de datos la información recolectada, sometiendo a esta a los distintos algoritmos de aprendizaje automático supervisados que se utilizarán para generar modelos de predicción. Finalmente, los diferentes modelos se compararán para seleccionar el de mejor rendimiento en nuestro modelo. | es |
| dc.description.abstract | This thesis work was developed, with the aim of modeling a tool for micro-companies capable of improving the opportunity to sell products in public sector tenders using Machine Learning, in the project we work on a company that only sells sporting goods through social networks , in it the problem and causes will be identified, the objectives and metrics will be set, after defining the scope, a study of the use of machine learning in the industry is carried out, in addition to a theoretical analysis of the foundations and classification of algorithms, later An investigation of advances in IT at the local level and in data science. To build the tool, it is essential to have historical information, for which a chapter dedicated to obtaining the data due to the length and complexity was dedicated. At the same time, a development environment was implemented to extract the data and set of tests, to develop both the connectors that allow the rescue of public data from the Internet and process the information with the different machine learning algorithms that will be evaluated. For predictive analysis, different experiments will be carried out in the R language, using the collected information as a database, subjecting it to the different supervised machine learning algorithms that will be used to generate prediction models. Finally, the different models will be compared to select the one with the best performance in our model. | en |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/50067 | |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Universidad Andrés Bello | es |
| dc.subject | Ropa Deportiva | es |
| dc.subject | Comercialización | es |
| dc.subject | Procesamiento Electrónico de Datos | es |
| dc.subject | Aprendizaje de Máquina | es |
| dc.title | Comparación de algoritmos en Machine Learning aplicado en ventas de microempresas | es |
| dc.type | Tesis | es |
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