Análisis de la predicción de datos con técnicas de minería de datos - Moreno Ramírez, Teresita;Michel Nava, Rosa María
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En la actualidad es de gran importancia que las empresas realicen predicciones, así como medir qué comportamiento ha tenido en el paso del tiempo, con el fin de poder planificar el rumbo de su negocio, reducir pérdidas e incrementar las ganancias. Para poder generar una estimación de las ventas se analizaron diferentes técnicas de minería de datos. Entre las técnicas que se seleccionaron se encuentran series de tiempo, y dentro de ella, promedios móviles, suavización exponencial y suavización exponencial ajustada a la tendencia; también se seleccionó regresión lineal y arboles aleatorios. Se…mehr

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Produktbeschreibung
En la actualidad es de gran importancia que las empresas realicen predicciones, así como medir qué comportamiento ha tenido en el paso del tiempo, con el fin de poder planificar el rumbo de su negocio, reducir pérdidas e incrementar las ganancias. Para poder generar una estimación de las ventas se analizaron diferentes técnicas de minería de datos. Entre las técnicas que se seleccionaron se encuentran series de tiempo, y dentro de ella, promedios móviles, suavización exponencial y suavización exponencial ajustada a la tendencia; también se seleccionó regresión lineal y arboles aleatorios. Se crearon modelos de predicción con cada una de las técnicas, aplicando las ecuaciones correspondientes y la información extraída de la base de datos, con el fin de generar predicciones de ventas con mayor precisión, para posteriormente comparar los diferentes resultados y medir el porcentaje de error.
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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.