Analyse de prédiction des données à l'aide de techniques d'exploration des données - Moreno Ramírez, Teresita;Michel Nava, Rosa María
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De nos jours, il est très important pour les entreprises de faire des prévisions, ainsi que de mesurer leur comportement au fil du temps, afin de pouvoir planifier le cours de leurs activités, réduire les pertes et augmenter les profits. Afin de générer une estimation des ventes, différentes techniques d'exploration de données ont été analysées. Parmi les techniques choisies, on trouve les séries chronologiques et, à l'intérieur de celles-ci, les moyennes mobiles, le lissage exponentiel et le lissage exponentiel ajusté à la tendance ; la régression linéaire et les arbres aléatoires ont…mehr

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Produktbeschreibung
De nos jours, il est très important pour les entreprises de faire des prévisions, ainsi que de mesurer leur comportement au fil du temps, afin de pouvoir planifier le cours de leurs activités, réduire les pertes et augmenter les profits. Afin de générer une estimation des ventes, différentes techniques d'exploration de données ont été analysées. Parmi les techniques choisies, on trouve les séries chronologiques et, à l'intérieur de celles-ci, les moyennes mobiles, le lissage exponentiel et le lissage exponentiel ajusté à la tendance ; la régression linéaire et les arbres aléatoires ont également été sélectionnés. Des modèles de prévision ont été créés avec chacune des techniques, en appliquant les équations correspondantes et les informations extraites de la base de données, afin de générer des prévisions de ventes avec une plus grande précision, pour ensuite comparer les différents résultats et mesurer le pourcentage d'erreur.
Autorenporträt
Dra. Rosa María Michel Nava.- Doctora en Ciencias de la Educación por la Universidad Santander. Maestra en Ciencias en Ciencias de la Computación por el Instituto Tecnológico de Cd. Guzmán, Jalisco.Mtra. Teresita Moreno Ramírez.- Maestra en Ciencias de la Computación e Ingeniera Informática por el Instituto Tecnológico de Cd. Guzmán, Jalisco.