Análisis y Modelamiento de los márgenes por negocios de la Empresa Derco mediante series temporales y redes neuronales recurrentes LSTM

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dc.contributor.advisorAstroza, Alonso
dc.contributor.advisorCandia Vallejos, Cristián
dc.contributor.authorÁlvarez Vallejos, Jonathan
dc.contributor.authorSoto Sandoval, Patricio
dc.date.accessioned2023-04-26T15:36:36Z
dc.date.available2023-04-26T15:36:36Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionCapstone project presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data Science
dc.description.abstractEl objetivo de este proyecto es analizar y modelar los márgenes por negocio de la empresa DERCO mediante series temporales y redes neuronales recurrentes. Bajo la hipótesis a comprobar respecto a la relación en el aumento del margen de vehículos nuevos sobre el margen de ganancia de las unidades de negocio restantes. Se exploraron los registros de venta de los últimos 12 años, logrando plantear correlaciones e identificar patrones para el posterior modelamiento. Los modelos de las series fueron realizados por medio de Prophet y RNN LSTM. Se obtuvo como principal resultado que los modelos elaborados con Prophet, presentan un mejor desempeño para el caso en estudio, considerando las limitaciones de tiempo, recursos e información disponible. De ello podemos concluir que para este caso particular, la influencia del margen de venta de los vehículos nuevos es muy relevante para el margen de las otras unidades de negocio. Como mejora al análisis y modelamiento se propone explorar el detalle de venta (productos) por cliente y efectuar nuevos modelos de redes neuronales probando otras arquitecturas.
dc.format.extent47 p.
dc.identifier.urihttps://repositorio.udd.cl/handle/11447/7397
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería
dc.subject070037S
dc.titleAnálisis y Modelamiento de los márgenes por negocios de la Empresa Derco mediante series temporales y redes neuronales recurrentes LSTM
dc.typeThesis
dcterms.accessRightsAcceso abierto

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