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Segmentación de tiendas y pronóstico de ventas en una empresa del sector retail en Colombia integrando factores macroeconómicos (2019-2023)

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dc.contributor.advisorCruz Castro, Daniel Leonardo
dc.creatorBueno Contreras, Yilinet Angélica
dc.creatorContreras Guerrero, Cintia Madelin
dc.creatorParra Beltrán, Laura Gabriela
dc.creator.degreeMagíster en Business Analytics
dc.creator.degreetypePart time
dc.date.accessioned2024-08-14T20:03:30Z
dc.date.available2024-08-14T20:03:30Z
dc.date.created2024-07-25
dc.descriptionEl 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.
dc.description.abstractThe 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.
dc.format.extent74 pp
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48713/10336_43271
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/43271
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Rosario
dc.publisher.departmentEscuela de Administración
dc.publisher.departmentEscuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología
dc.publisher.programMaestría en Business Analytics
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.rights.accesoBloqueado (Texto referencial)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
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dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosario
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocUR
dc.subjectCRISP-DM
dc.subjectSeries de tiempo
dc.subjectPronóstico de ventas
dc.subjectRetail
dc.subject.keywordCRISP-DM
dc.subject.keywordTime Series Analysis
dc.subject.keywordForecasting
dc.subject.keywordRetail Sector
dc.titleSegmentación de tiendas y pronóstico de ventas en una empresa del sector retail en Colombia integrando factores macroeconómicos (2019-2023)
dc.title.TranslatedTitleSegmentation of Stores and Sales Forecasting in a Retail Sector Company in Colombia Integrating Macroeconomic Factors (2019-2023)
dc.typebachelorThesis
dc.type.documentTrabajo de grado
dc.type.spaTrabajo de grado
local.department.reportEscuela de Administración
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