Modelo Basado en Minería de Datos para el Pronóstico de la Demanda de Productos Electrónicos.

Abstract

Ciudad del Este, Paraguay, se erige como un punto estratégico para el comercio de productos electrónicos que abarca una amplia gama de bienes y servicios, esto se debe a su ubicación estratégica de triple frontera. La alta demanda con lleva a la competitividad en el mercado, por lo tanto, las empresas dedicadas a la venta de productos electrónicos deben contar con los productos en tiempo y forma en caso contrario pierden clientes. Se torna esencial realizar pronósticos de demanda en un entorno impredecible. Las técnicas de minería de datos son empleadas en la actualidad para analizar y extraer información valiosa de grandes bases de datos, identificando patrones, tendencias, comportamientos. Ante esta situación este trabajo de investigación utilizo técnicas predictivas de minería de datos con las fases del Proceso de Extracción de Conocimiento en Bases de Datos (KDD), sobre los datos de ventas de una empresa del área de electrónicos, por lo que el enfoque de investigación aplicado para el tratamiento de los datos es cuantitativo, de alcance descriptivo con un diseño no experimental longitudinal, debido a que se recopilaron 9.155.533 datos de los años 2020 al 2022. Fueron aplicados cuatro técnicas de minería de datos; ´arboles de decisión, Random Forest, redes neuronales y regresión logística, los resultados obtenidos muestran que el modelo de minería de datos árbol de decisión con un 0 % de error, es el mejor pronosticador para la demanda de productos electrónicos. Se concluye que el modelo de minería de datos árbol de decisión, permite el pronóstico de la demanda de productos electrónicos, por lo que se cumple la hipótesis formulada.