Sistema de pronóstico de ventas de productos en la empresa KanQa

Abstract

En el año 2017 surge el pedido por parte de Gerencia de buscar indicadores de ventas por días, para así analizar la rotación de las diferentes categorías de productos y ver cómo se comportaban a lo largo de la semana. Se inició una investigación sobre las diferentes utilidades de la información guardada en la base de datos de la empresa. Se decidió utilizar minería de datos y árboles de decisiones para el tratamiento de la información e identificación de indicadores. Para el modelo de árbol de decisiones se utilizaron vistas, así se obtuvo y se clasificó la información de una mejor manera para su respectivo análisis. Luego, utilizando Visual Studio (VS) en su versión 2017, se procedió a crear el proyecto de minería de datos, utilizando como origen de datos una copia de la base de datos (BD) de la empresa KanQa. La vista de orígenes de datos permitió obtener los resultados de los indicadores sobre las ofertas en los días de menos rotación de las categorías, y gracias a esto se pudo observar un aumento en las ventas, por consiguiente, el modelo de predicción fue un éxito.