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Título : Machine Learning aplicado a un desarrollo de categorización de comisiones para proveedores.
Autor : Calderón Galarza, Rosa Emilia
Núñez Herrera, Adriana Nicole
metadata.dc.contributor.advisor: Carrera Buri, Félix Miguel
Palabras clave : NEGOCIACIÓN COMERCIAL;RENTABILIDAD;ANÁLISIS DE COMISIÓN;ANÁLISIS DE DATOS;ÁRBOL DE DECISIÓN;PROVEEDOR
Fecha de publicación : 26-ago-2024
Editorial : Universidad Católica de Santiago de Guayaquil
Resumen : This thesis explores the analysis and categorization of commissions by suppliers, utilizing a decision tree model as the primary tool for evaluation and classification. The main objective is to provide an analytical framework that facilitates the understanding and optimization of commission structures, aiding in informed decision-making within the context of commercial negotiations. A detailed study is conducted on the various factors influencing commissions, as well as the benefits that effective categorization can offer to organizations. The methodology includes the collection of relevant data, its processing through advanced data analysis techniques, and the implementation of predictive models that allow the visualization of patterns and trends in commissions granted by various suppliers. The results highlight the importance of accurate classification and how it can impact the profitability and operational efficiency of companies. Finally, practical recommendations are presented for the application of the findings in real business environments.
Descripción : 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.
URI : http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/23369
Aparece en las colecciones: Trabajos de Titulación - Carrera de Negocios Internacionales

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