Modelo de análisis predictivo para la gestión de abastecimiento de la empresa top llantas utilizando lenguaje R

Abstract

Actualmente ha incrementado la cantidad de vehículos que circulan por las calles, debido a esto existe un aumento en la demanda de neumáticos para los diferentes tipos de vehículos. Esto genera que los distribuidores tengan dificultad para medir el abastecimiento e inversión dentro del mercado, ya que no poseen las herramientas que faciliten esta gestión. Es por eso que la presente investigación propone desarrollar un modelo de análisis predictivo para la gestión de abastecimiento de la empresa top llantas utilizando lenguaje R; basado en la evaluación de cuatro modelos de aprendizaje supervisado, como son Árbol de decisiones, Random Forest, Naive Bayes, SVM. Para el desarrollo de la solución del proyecto se utilizó la Herramienta Rstudio junto al leguaje R; la biblioteca de paquetes que proporciona nos da la facilidad del manejo y desarrollo de los diferentes algoritmos de los modelos, permitiéndonos realizar el proceso de todas las fases del análisis

Currently, the number of vehicles that circulate on the streets has increased, due to this there is an increase in the demand for tires for different types of vehicles. This makes it difficult for distributors to measure supply and investment within the market, since they do not have the tools to facilitate this management. That is why this research proposes to develop a predictive analysis model for the supply management of the company Top Llantas of Trujillo city using R language; based on the evaluation of four supervised learning models, such as Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, SVM. For the development of the project solution, the Rstudio Tool was used together with the R language; the package library that it provides gives us the ease of handling and developing the different algorithms of the models, allowing us to carry out the process of all the phases of the analysis