Machine Learning aplicado a un desarrollo de categorización de comisiones para proveedores.

Este trabajo de tesis aborda el análisis y categorización de comisiones por proveedor, utilizando un modelo de árbol de decisión como herramienta principal para la evaluación y clasificación. El objetivo principal es proporcionar un marco analítico que permita entender y optimizar la estructura de comisiones, facilitando la toma de decisiones informadas en el contexto de negociaciones comerciales. Se realiza un estudio detallado de los diferentes factores que influyen en las comisiones, así como de los beneficios que una categorización efectiva puede ofrecer a las organizaciones. La metodología empleada incluye la recopilación de datos relevantes, su procesamiento a través de técnicas avanzadas de análisis de datos, y la implementación de modelos predictivos que permiten visualizar patrones y tendencias en las comisiones otorgadas por diversos proveedores. Los resultados obtenidos subrayan la importancia de una clasificación precisa y cómo esta puede incidir en la rentabilidad y eficiencia operativa de las empresas. Finalmente, se presentan recomendaciones prácticas para la aplicación de los hallazgos en entornos empresariales reales.

• Main Author: Calderón Galarza, Rosa Emilia (author)
• Other Authors: Núñez Herrera, Adriana Nicole (author)
• Format: bachelorThesis
• Language: spa
• Published: 2024
• Subjects: NEGOCIACIÓN COMERCIAL; RENTABILIDAD; ANÁLISIS DE COMISIÓN; ANÁLISIS DE DATOS; ÁRBOL DE DECISIÓN; PROVEEDOR
• Online Access: http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/23369