Examinando por Autor "Torres Segovia, Eduar Enrique"

Mostrando 1 - 1 de 1

Sistema web basado en un modelo de recomendación de Machine Learning para apoyar el proceso de ventas en una ferretería
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2024) Torres Segovia, Eduar Enrique; Torres Segovia, Eduar Enrique; Zelada Valdivieso, Hector Miguel
El proyecto de investigación tuvo como objetivo desarrollar un sistema de ventas web basado en un modelo de recomendación de Machine Learning para apoyar el proceso de ventas en la ferretería López y Cía. S.A.C. Para ello, se plantearon como objetivos específicos: determinar la técnica de Machine Learning más adecuada para implementar el modelo de recomendación en la ferretería, generar el modelo de recomendación utilizando los datos de la ferretería y la técnica seleccionada, construir una aplicación web de ventas que integre el modelo de recomendación generado y validar la aplicación web basado en la norma ISO 25010. Para lograr esto se empleó la metodología CRISP-DM y se utilizó Python, HTML, Google Colab, y MySQL como gestor de base de datos. Se llegó a determinar que la técnica de Machine Learning más adecuada para implementar el modelo de recomendación fue FP Growth. Además, se generó un modelo de recomendación utilizando la técnica antes mencionada y 208,535 registros de las ventas realizadas entre los años 2021 y 2022, logrando una precisión del modelo de 90%. Luego de esto, se construyó una aplicación web donde se integró el modelo de recomendación generado. Finalmente, se validó la aplicación web, donde se demostró que cumplía los criterios de calidad establecidos por la norma ISO 25010.