Técnica de pronóstico de la demanda basada en Business Intelligence y Machine Leaming

Autores
Garcete Rodríguez, Alberto David; Benítez, R.; Pinto Roa, Diego P.; Vazquez, Aditardo
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Pronosticar ciertos eventos constituye una actividad por la cual el ser humano siempre sintió fascinación y necesidad de realizarlo. En la actualidad, uno de esos eventos se relacionan con las empresas y consiste en pronosticar la demanda de ventas para un período futuro, a su vez representa uno de los más importantes retos con que se enfrenta una organización. Este pronóstico de demanda disminuirá la incertidumbre del Gerente de Compras en el momento de tomar decisiones acerca del volumen de productos a adquirir para la reposición de stock. Este trabajo propone una nueva técnica de pronósticos basada en la integración de herramientas de Business Intelligence y Machine Leaming. Los experimentos indican que el modelo propuesto alcanza resultados prometedores y esta nueva técnica puede transformarse en una sólida herramienta de apoyo para la toma de decisiones
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)
Materia
Ciencias Informáticas
Pronóstico
compras
retail
KPI
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/64728
Acceder
id SEDICI_b2777ee532393859d640a517f6776423
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/64728
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Técnica de pronóstico de la demanda basada en Business Intelligence y Machine LeamingGarcete Rodríguez, Alberto DavidBenítez, R.Pinto Roa, Diego P.Vazquez, AditardoCiencias InformáticasPronósticocomprasretailKPIPronosticar ciertos eventos constituye una actividad por la cual el ser humano siempre sintió fascinación y necesidad de realizarlo. En la actualidad, uno de esos eventos se relacionan con las empresas y consiste en pronosticar la demanda de ventas para un período futuro, a su vez representa uno de los más importantes retos con que se enfrenta una organización. Este pronóstico de demanda disminuirá la incertidumbre del Gerente de Compras en el momento de tomar decisiones acerca del volumen de productos a adquirir para la reposición de stock. Este trabajo propone una nueva técnica de pronósticos basada en la integración de herramientas de Business Intelligence y Machine Leaming. Los experimentos indican que el modelo propuesto alcanza resultados prometedores y esta nueva técnica puede transformarse en una sólida herramienta de apoyo para la toma de decisionesSociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)2017-09info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf193-202http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/64728spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.clei2017-46jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/Mem/STS/STS-21.pdfinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7631info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T16:50:13Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/64728Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:50:14.002SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Técnica de pronóstico de la demanda basada en Business Intelligence y Machine Leaming
title Técnica de pronóstico de la demanda basada en Business Intelligence y Machine Leaming
spellingShingle Técnica de pronóstico de la demanda basada en Business Intelligence y Machine Leaming
Garcete Rodríguez, Alberto David
Ciencias Informáticas
Pronóstico
compras
retail
KPI
title_short Técnica de pronóstico de la demanda basada en Business Intelligence y Machine Leaming
title_full Técnica de pronóstico de la demanda basada en Business Intelligence y Machine Leaming
title_fullStr Técnica de pronóstico de la demanda basada en Business Intelligence y Machine Leaming
title_full_unstemmed Técnica de pronóstico de la demanda basada en Business Intelligence y Machine Leaming
title_sort Técnica de pronóstico de la demanda basada en Business Intelligence y Machine Leaming
dc.creator.none.fl_str_mv Garcete Rodríguez, Alberto David
Benítez, R.
Pinto Roa, Diego P.
Vazquez, Aditardo
author Garcete Rodríguez, Alberto David
author_facet Garcete Rodríguez, Alberto David
Benítez, R.
Pinto Roa, Diego P.
Vazquez, Aditardo
author_role author
author2 Benítez, R.
Pinto Roa, Diego P.
Vazquez, Aditardo
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Pronóstico
compras
retail
KPI
topic Ciencias Informáticas
Pronóstico
compras
retail
KPI
dc.description.none.fl_txt_mv Pronosticar ciertos eventos constituye una actividad por la cual el ser humano siempre sintió fascinación y necesidad de realizarlo. En la actualidad, uno de esos eventos se relacionan con las empresas y consiste en pronosticar la demanda de ventas para un período futuro, a su vez representa uno de los más importantes retos con que se enfrenta una organización. Este pronóstico de demanda disminuirá la incertidumbre del Gerente de Compras en el momento de tomar decisiones acerca del volumen de productos a adquirir para la reposición de stock. Este trabajo propone una nueva técnica de pronósticos basada en la integración de herramientas de Business Intelligence y Machine Leaming. Los experimentos indican que el modelo propuesto alcanza resultados prometedores y esta nueva técnica puede transformarse en una sólida herramienta de apoyo para la toma de decisiones
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)
description Pronosticar ciertos eventos constituye una actividad por la cual el ser humano siempre sintió fascinación y necesidad de realizarlo. En la actualidad, uno de esos eventos se relacionan con las empresas y consiste en pronosticar la demanda de ventas para un período futuro, a su vez representa uno de los más importantes retos con que se enfrenta una organización. Este pronóstico de demanda disminuirá la incertidumbre del Gerente de Compras en el momento de tomar decisiones acerca del volumen de productos a adquirir para la reposición de stock. Este trabajo propone una nueva técnica de pronósticos basada en la integración de herramientas de Business Intelligence y Machine Leaming. Los experimentos indican que el modelo propuesto alcanza resultados prometedores y esta nueva técnica puede transformarse en una sólida herramienta de apoyo para la toma de decisiones
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-09
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/64728
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/64728
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.clei2017-46jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/Mem/STS/STS-21.pdf
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7631
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
193-202
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846783053444153344
score 12.982451

Publicaciones similares