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dc.contributor.advisorVílchez Inga, Cesar
dc.contributor.authorYupanqui Pérez, José Luis
dc.date.accessioned2023-07-04T16:40:05Z
dc.date.available2023-07-04T16:40:05Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12952/7860
dc.description.abstractEl cambiante y altamente competitivo ambiente de negocios que se viene desarrollando en la actualidad, requiere de nuevas y eficientes herramientas que ayuden y den soporte a la toma de decisiones empresariales, las cuales presentan un alto riesgo inherente, propio de situaciones de incertidumbre, es por ello que para minimizar ese grado de incertidumbre, esa falta de conocimiento de lo que podría suceder, se realizan pronósticos de aquellos eventos considerados imprescindibles para tomar mejores decisiones, uno de los cuales es el pronóstico de ventas. Estos pronósticos deben tener una alta precisión debido al gran impacto que tienen, por lo que los especialistas prestan mucha importancia en la elaboración de los mismos, utilizando muchos de los métodos clásicos de pronóstico conocidos; sin embargo, tales métodos no brindan la precisión requerida a un costo y tiempo aceptables. Es por ello que el presente trabajo tiene por finalidad brindar una solución para el pronóstico de ventas utilizando uno de los denominados nuevos métodos para pronósticos, las redes neuronales artificiales, mediante las cuales se generará un modelo de pronóstico de ventas en base a los niveles de venta históricos efectuados por la empresa peruana Royal Plus Import.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Callao
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pe/*
dc.subjectRedes Neuronales Artificialeses_PE
dc.subjectPronóstico de Ventases_PE
dc.titleRedes neuronales artificiales para el pronóstico de ventas de la empresa Royal Plus Importes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.nameMaestro en ingeniería de sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Callao. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineMaestría en ingeniería de sistemases_PE
renati.advisor.dni08672875
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5905-0649es_PE
renati.author.dni18846650
renati.discipline612018es_PE
renati.jurorRocha Fernández, Víctor Edgardo
renati.jurorRamos Choquehuanca, Angelino
renati.jurorAlcántara Ramírez, Manuel Abelardo
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE


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