Técnicas de Minería de Datos Aplicadas al Análisis de Rotación de Artículos
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Metadata
Show full item recordAuthor(s)
González, RicardoAdviser
Romero, Daniel OmarDate of publishing
2021Type of publication
master thesisSubject(s)
Abstract
Las técnicas de minería de datos nos ayudan a encontrar patrones y modelos sobre los grandes volúmenes de datos. Según los datos y modelos que se quieran obtener, existen diversas técnicas que pueden ser utilizadas. La rotación de artículos se utiliza para conocer el movimiento de ventas de un artículo en una empresa, y con eso medir la importancia del mismo. En este trabajo, se busca aplicar técnicas de minería de datos a los artículos de alta rotación, con el objetivo de encontrar qué artículos pueden asociarse a los mismos y, de esta manera, mejorar las ventas de una empresa. Nos basaremos el proceso KDD para tratar los datos y así tener la información ordenada para aplicar técnicas de minería de datos. Trabajaremos sobre los datos de una empresa de retail que genera gran cantidad de operaciones diarias, cuyo análisis de información no es viable procesarlo de
forma manual. Construimos un modelo de trabajo que puede ser ajustado para considerar diversas técnicas de minería. En particular, en este trabajo usaremos reglas de asociación.