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CONSTRUCCIÓN DE MODELO DE FORECAST PARA ESTIMACIÓN DE DEMANDA EN UNA EMPRESA MULTINACIONAL DE RETAIL

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dc.contributor.authorCÉSPEDES URRUTIA, ALFREDO IGNACIO
dc.contributor.departmentUniversidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM INFORMATICAes_CL
dc.coverage.spatiales_CL
dc.date.accessioned2018-07-09T15:57:07Z
dc.date.available2018-07-09T15:57:07Z
dc.date.issued2017
dc.descriptionCatalogado desde la version PDF de la tesis.es_CL
dc.description.abstractEl trabajo desarrollado tiene como objetivo encontrar un modelo para mejorarel forecast de una multinacional, creando una herramienta para poder predecir lademanda de productos. Para lo anterior, se utilizó la herramienta Azure ML juntocon el lenguaje de programación R, con los que se usaron las funciones de redneuronal artificial para la predicción. Los resultados obtenidos fueron satisfactorios,según las pruebas realizadas en base a métricas de evaluación tradicionales.es_CL
dc.description.abstractThe work developed aims to find a model to improve the textit forecast ofa multinational, creating a tool to predict the demand for products. For this, theAzure ML tool was used together with the programming language R, with whichartificial neural network functions were used for prediction. The results obtainedwere satisfactory, according to the tests carried out based on traditional evaluationmetrics.eng
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL EN INFORMÁTICAes_CL
dc.description.programINGENIERÍA CIVIL EN INFORMÁTICA
dc.format.extent93 h.
dc.format.mediumCD ROM
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.barcode3560902038636
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11673/41250
dc.rights.accessRightsA - Internet abierta www.repositorio.usm.cl y otros repositorios a la que la USM se adscriba
dc.subjectDEMANDA DE PRODUCTOSes_CL
dc.subjectEMPRESA MULTINACIONALes_CL
dc.subjectPRONOSTICO DE DEMANDAes_CL
dc.subjectRED NEURONAL ARTIFICIALes_CL
dc.titleCONSTRUCCIÓN DE MODELO DE FORECAST PARA ESTIMACIÓN DE DEMANDA EN UNA EMPRESA MULTINACIONAL DE RETAILes_CL
dc.typeTesis Pregradoes_CL
dspace.entity.typePublication
usm.date.thesisregistration2016
usm.identifier.thesis4500013345
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