Ítem
Desconocido
Segmentación de tiendas y pronóstico de ventas en una empresa del sector retail en Colombia integrando factores macroeconómicos (2019-2023)
Título de la revista
Autores
Bueno Contreras, Yilinet Angélica
Contreras Guerrero, Cintia Madelin
Parra Beltrán, Laura Gabriela
Archivos
Fecha
2024-07-25
Directores
Cruz Castro, Daniel Leonardo
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
El presente proyecto tiene como finalidad brindar herramientas que apoyen el proceso de proyección de las ventas totales mensuales y segmentación de tiendas de una multinacional de origen Holandés del sector retail, teniendo en cuenta los datos históricos de finanzas, en conjunto con variables del contexto macroeconómico nacional de los años 2018 – 2023 y pronósticos del 2024, con el fin de facilitar la toma de decisiones estratégicas en la compañía a corto y mediano plazo, permitiendo tomar las medidas necesarias sobre el uso eficiente de los recursos empleados por la organización, así como las diferentes estrategias necesarias que le permitan reaccionar de manera oportuna a los cambios de la coyuntura nacional. La solución plantea el uso de analítica descriptiva y predictiva enfocada en modelos no supervisados y de series de tiempo bajo el marco metodológico CRISPDM.
Abstract
The purpose of this project is to provide tools to support the planning and projection process of the total monthly sales of a multinational of Dutch origin in the Retail sector, taking into account the historical data of finances (2018-2023), together with variables of the national macroeconomic context of the years 2018 - 2023 and forecasts for 2024, in order to facilitate strategic decision making in the company in the short and medium term, allowing to take the necessary measures on the efficient use of resources used by the organization, as well as the different strategies necessary to react in a timely manner to changes in the national situation. The solution proposes the use of descriptive and predictive analytics focused on unsupervised and time series models under the CRISP-DM methodological framework.
Palabras clave
CRISP-DM , Series de tiempo , Pronóstico de ventas , Retail
Keywords
CRISP-DM , Time Series Analysis , Forecasting , Retail Sector
