Diseño de un modelo predictivo, mediante la técnica de minería de datos para la asignación de recursos en la producción de café solido soluble para calidad A/R de la compañía ASKELGADO S.A.

El presente trabajo de titulación del desarrollo de un diseño de un modelo predictivo para la asignación de recursos en la producción de café solido soluble para calidad A/R de la compañía ASKELGADO S.A. tiene como objetivo identificar los recursos que se van a usar, reconocer una técnica de minería de datos, usar un modelo predictivo y evaluar el modelo para la calidad A/R. La investigación utilizada fue del tipo documental, ya que se realizó una entrevista a los 2 responsables de la producción para conocer su estado actual frente al tema de asignación de recursos. Para el proyecto se propuso el diseño de un modelo predictivo, mediante la técnica de minería de datos para identificar los recursos mediante históricos. Para realizar la investigación se utilizó un enfoque de investigación cualitativo, de tipo analítico para estudiar el contexto en donde existe el problema de la identificación de recursos; La técnica de árboles de decisión son técnicas de aprendizaje supervisado, en las que se aprenden funciones, relaciones que asocian entradas con salidas, por lo que se ajustan a un conjunto de ejemplos de los que conocemos la relación entre la entrada y la salida deseada. La técnica de minería es supervisada, para eso se usará python y la metodología es CRISP-MD. Se diseñó el un árbol que genero un modelo predictivo de evaluación para la toma de decisiones en la planta. Al final se plantearon las recomendaciones a considerarse como la mejora del modelo previamente utilizado.

• প্রধান লেখক: Zambrano Yont, Cristhian Oswaldo (author)
• বিন্যাস: bachelorThesis
• ভাষা: spa
• প্রকাশিত: 2021
• বিষয়গুলি: SISTEMAS DE INFORMACIÓN; MINERÍA DE DATOS; ÁRBOL DE DECISIÓN; MODELO PREDICTIVO; PYTHON
• অনলাইন ব্যবহার করুন: http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/16543