Aplicación de minería de datos en la empresa Innovate Consulting para predecir valores de ventas

Autores/as

  • Diego Geovanny Falconí Punguil Universidad Técnica de Cotopaxi
  • Yomara Elizabeth Tello Oña Fenix Corp
  • Martha Patricia Calvopiña Oña Centro de Salud “A” IESS Amaguaña

DOI:

https://doi.org/10.61236/utciencia.v11i2.902

Resumen

El presente artículo presenta un estudio sobre la aplicación de minería de datos en Innovate Consulting para predecir valores de ventas. El objetivo fue comparar la capacidad predictiva de tres modelos principales: Random Forest, Deep Learning y Naive Bayes. Para ello, se implementó un método que incluyó el procesamiento de datos históricos de ventas, la configuración y entrenamiento de los modelos de Machine Learning, y la evaluación de su precisión mediante una matriz comparativa. Los resultados destacaron que Random Forest mostró la mayor precisión, seguido por Deep Learning y Naive Bayes. Estos hallazgos subrayan la importancia de seleccionar el modelo adecuado según las características específicas del conjunto de datos, proporcionando una base sólida para mejorar la planificación estratégica y la toma de decisiones.

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Publicado

2024-08-26

Número

Sección

Artículo de investigación

Cómo citar

Aplicación de minería de datos en la empresa Innovate Consulting para predecir valores de ventas. (2024). Revista UTCiencia: I-ISSN: 1390-6909. E-ISSN: 2602-8263, 11(2), 70-82. https://doi.org/10.61236/utciencia.v11i2.902