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dc.contributor.advisorLópez Gonzales, Javier Linkolk
dc.contributor.authorHuamán Moreto, Sandrita Aracely
dc.contributor.authorVillalta Salas, Dany Isidro
dc.date.accessioned2024-03-13T15:45:22Z
dc.date.available2024-03-13T15:45:22Z
dc.date.issued2024-01-04
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12840/7338
dc.description.abstractEn estos últimos años, la minería de datos a tomado gran importancia en las empresas, porque el uso de la misma ayuda en la toma de decisiones de los directivos. Porque los problemas de toma de decisiones se vuelven cada vez más complicados. Por lo tanto, en este artículo se propone un algoritmo probabilístico de toma de decisiones de recomendación, basado en una proyección de red bipartita. En primer lugar, combinando la información de toma de decisiones de los almacenes de venta de los productos y la venta de los panes, se establece un gráfico bipartito que conecta al almacén y al producto. Para ello se utilizó la metodología CRISP-DM. Los resultados muestran que nuestro método propuesto supera a un método de predicción simple, logrando la oportuna toma de decisionesen_ES
dc.formatapplication/pdfen_ES
dc.language.isospaen_ES
dc.publisherUniversidad Peruana Uniónen_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessen_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Spain*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/*
dc.subjectBipartitesen_ES
dc.subjectToma de decisiónen_ES
dc.subjectCRISP-DMen_ES
dc.titleToma de decisiones para la venta en unidades de la línea de panes en una industria de alimentos en el Perú basado en redes bipartitasen_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen_ES
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Dirección y Gestión en Tecnologías de Informaciónen_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaen_ES
thesis.degree.nameMaestro en Ingeniería de Sistemas con Mención en Dirección y Gestión en Tecnologías de Informaciónen_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01en_ES
dc.description.sedeLIMAen_ES
dc.description.escuelaEscuela de Posgradoen_ES
dc.description.lineadeinvestigacionInteligencia artificialen_ES
renati.advisor.dni46071566
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0847-0552en_ES
renati.author.dni48287809
renati.author.dni41235164
renati.discipline612467en_ES
renati.jurorTurpo Chaparro, Josue Edison
renati.jurorAltez Ortiz, Ethel
renati.jurorTocto Cano, Esteban
renati.jurorHuanca López, Lizeth Geanina
renati.jurorLópez Gonzales, Javier Linkolk
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroen_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisen_ES
dc.date.embargoEnd2026-01-04
dc.publisher.countryPEen_ES


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