Título :	Aplicación de la minería de datos como herramienta para la toma de decisiones en los negocios ferreteros.
Sustentante:	Raúl Deanda Quintero
Palabras clave :	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES
Fecha de publicación:	21-nov-2019
metadata.dc.degree.department:	Facultad de Informática
metadata.dc.degree.name:	Maestría en Sistemas de Información Gestión y Tecnología
Descripción :	La presente investigación se enfoca a la aplicación de la minería de datos a los negocios ferreteros y específicamente al negocio “Ferretería Sevilla “; explorando su base de datos con el objetivo de encontrar patrones de compra mediante el análisis de la cesta de compras de los clientes, así como también pronosticar el volumen de ventas para los próximos años e información adicional valiosa que se podría obtener para coadyuvar en la mejor toma de decisiones. La minería de datos es el proceso que tiene como propósito el descubrir, extraer y almacenar información relevante de bases de datos que contienen información de la actividad diaria, producto de la operación de los negocios, mediante técnicas o algoritmos de búsqueda identificando patrones, relaciones entre variables, tendencias, desviaciones aplicando metodologías propias para ello. Se analizaron las metodologías KDD, SEMMA Y CRISP-DM, pero se optó por la primera, por ser una guía de propósito general que otorga flexibilidad y es abierta al criterio del profesional de minería. Referente al software utilizado para ello, se optó por SQL Server 2012, SQL Server Analisys Services 2012, Office 2010, Complemento de minería, Visual FoxPro 9.0, que en conjunto fueron las herramientas computacionales para poder aplicar la minería de datos utilizando los algoritmos de asociación y regresión lineal. Finalmente, se obtuvieron los resultados mediante el análisis de la cesta de compras, tendencias, recomendaciones de compras y el pronóstico de ventas para el año 2018 basándose en datos históricos del negocio en estudio.
URI :	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1772
Otros identificadores :	cesta de compras minería de datos patrones de compra extracción del conocimiento pronóstico de ventas
Aparece en las colecciones:	Maestría en Sistemas de Información Gestión y Tecnología

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