Aplicación del machine Learning para el análisis predictivo de las ventas en la taquilla módulo centenario de Coomotor / (Record no. 46310)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | nam a22 7a 4500 |
| 005 - FECHA Y HORA DE ACTUALIZACIÓN | |
| 005 | 20210606162417.0 |
| 008 - LONGITUD FIJA | |
| campo de control de longitud fija | 210510e2020 ck a|||fsm||| 00| 0 spa d |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | CO-NeUS |
| Lengua de catalogación | español |
| Normas de descripción | rda |
| 041 ## - IDIOMA | |
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente | español |
| 100 1# - AUTOR PERSONAL | |
| 9 (RLIN) | 148072 |
| nombre | Sánchez Charry, Pedro Andrés |
| relación | autor |
| 245 10 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO | |
| título | Aplicación del machine Learning para el análisis predictivo de las ventas en la taquilla módulo centenario de Coomotor / |
| Mención de responsabilidad, etc. | Pedro Andrés Sánchez Charry; Directora Yineth Medina Arce |
| 256 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DE ORDENADOR | |
| Características del archivo de computador | Datos electrónicos (1 archivos:3462 MG) |
| 264 1# - PIE DE IMPRENTA | |
| lugar (ciudad) | Neiva: |
| editorial | Universidad Surcolombiana, |
| fecha | 2020 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | rdacontent |
| Ilustraciones | texto |
| Dimensiones | txt |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Content type term | texto |
| 337 ## - MEDIACIÓN | |
| RDA | rdamedia |
| Content type term | computadora |
| 338 ## - PORTADOR | |
| RDA | rdacarrier |
| Content type term | disco de la computadora |
| Portador | cd |
| 347 ## - Características del archivo digital (R) | |
| RDA | rda |
| 502 ## - NOTA DE TESIS | |
| Nota de tesis | Tesis |
| título otorgado | Matemático Aplicada |
| Institución | Universidad Surcolombiana. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Matemática Aplicada |
| año | 2020 |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO | |
| Nota de contenido | Resumen -- Introducción -- Descripción del problema, pregunta del problema, antecedentes -- Justificación -- Marco teórico, data mining, KDD (KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES), machine learning, relevancias significativas del data science -- Objetivos, objetivo general, objetivo específicos -- Metodología, diseño de la investigación, enfoque de la investigación, población, herramientas metodológicas -- Análisis y discusión de resultados -- Etapas -- Conclusiones |
| 520 ## - RESUMEN | |
| Resumen | "El proyecto tiene como propósito aplicar los Modelos de Predicción de forma dinámica, sobre el método Data Scientist, para estimar las metas de ventas de la taquilla Modulo Centenario, ubicado en el terminal de transporte del grupo empresarial COOMOTOR; teniendo en cuenta factores que afectan el número de pasajes vendidos, como son los turnos, las temporadas, el puesto de la taquilla, entre otros. El proceso de desarrollo comprendió cinco etapas: Etapa 1: Delimitación del problema taquilla ""modulo centenario"" del terminal de transporte e identificación de los posibles factores que afectan las ventas en la taquilla. Etapa 2: En esta etapa se realizó, la extracción de datos de las ventas realizadas durante el periodo comprendido desde el año 2011 hasta mediados del 2019, la cual se obtuvo de los archivos del software FICS, Se continuo con la exportación de datos a la hoja de cálculo de EXCEL; para la limpieza de datos se utilizó el lenguaje de programación PYTHON, y finalmente se creó los dataset. Etapa 3: Se exportó el dataset a R-Studio, igualmente se instalaron los paquetes necesarios para gráficos, se activó la librería y la función plots (Diagrama de dispersión). Se emplearon algunos parámetros lo que permitió visualizar el comportamiento de los datos y la correlación entre ellos. Etapa 4: Modelación y evaluación de datos. Al dataset de entrenamiento se le hizo el análisis de correlación y mediante modelos de regresión se obtuvo el modelo matemático, luego se hizo la validación y simulación del mismo. Etapa 5: Mediante un informe escrito se comunicó los resultados de interés y puestas en producción a la gerencia de la empresa." |
| 700 1# - COAUTOR PERSONAL | |
| 9 (RLIN) | 66343 |
| Nombre de persona | Medina Arce, Yineth |
| Término indicativo de función/relación | Director |
| 082 04 - CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY | |
| edición | 21 |
| Clasificación | Th MA 011 |
| 650 #0 - MATERIA GENERAL | |
| 9 (RLIN) | 148073 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial | Matemática Aplicada |
| Subdivisión general | Machine Learning |
| 650 #0 - MATERIA GENERAL | |
| 9 (RLIN) | 148074 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial | Ventas |
| Subdivisión general | Análisis predictivo |
| Subdivisión geográfica | Coomotor - Neiva |
| 942 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL KOHA | |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación | |
| Tipo de ítem Koha | e-Tesis |
| Parte de la signatura que corresponde a la clasificación (Parte de la clasificación) | Th MA 011 |
| Prefijo de la signatura | Th |
| Ocultar en el OPAC | Perdido | Esquema de clasificación | No circula | Colección | Sede propietaria | Localización actual | Adquirido | Signatura topográfica | Código de barras | Visto por última vez | Ejemplar | Tipo de ítem |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| En Colección | Tesis y Trabajos de Grado | Biblioteca Central | Biblioteca Central | 2021-05-10 | Th MA 011 | 900000021623 | 2021-05-10 | Ej.1 | e-Tesis | |||
| En Colección | Tesis y Trabajos de Grado | Biblioteca Central | Biblioteca Central | 2021-05-10 | Th MA 011 | 900000021624 | 2021-05-10 | Ej.2 | e-Tesis |