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Técnicas de Minería de Datos Aplicadas al Análisis de Rotación de Artículos

Maestría-BNAC10-68 (1.076Mb)
Poster-Ricardo_Gonzalez (512.0Kb)
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RISMendeleyRefworksZotero
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URI
http://hdl.handle.net/20.500.14066/3022
Registro completo
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Autor(es)
González, Ricardo
Asesor
Romero, Daniel OmarAutoridad CONACYT
Fecha de publicación
2021
Tipo de publicación
master thesis
Materia(s)
MINERIA DATOS APLICADOS
ANALISIS DE ROTACION DE ARTICULOS
BIG DATA
MINERIA DE DATOS
BIBLIOMETRIA
 
Resumen
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.
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