Técnicas estadísticas en predicción de la demanda en el sector comercio

Abstract

En la actualidad, es imprescindible para cualquier organización contar con un sistema efectivo de análisis de datos, ya que el conocer y anticiparse a la demanda de productos le supone incrementar la probabilidad de alcanzar sus objetivos. El presente trabajo se centra en el estudio y aplicación de técnicas estadísticas para datos de conteo y de Machine Learning, con el fin de conseguir una predicción de la demanda de productos. Para ello, se pretende dar una visión global de algunas de las distintas técnicas y algoritmos existentes para el modelado de datos de recuento. Además, al tratar este tipo de datos, se presenta el problema del exceso de ceros, estudiándose modelos que, siguiendo distintas estrategias, abordan dicho problema.

Currently, it’s essential for every company to have an effective system of data analysing. In order to get to know and anticipate to products demand, you can guarantee its goals to succeed. This end of degree project focuses on the research and application of statistical techniques for count data and Machine Learning to predict demand. The aim is to give a global vision of some of the techniques and algorithms available for data modeling. In addition, by working out this type of data, there could be a problem with the excess of zeros. The project will treat different models that following diverse strategies could solve that issue.