Aplicación de herramientas de ML a la predicción de tendencias en función del análisis de históricos de ventas B2B
ABSTRACT: Machine learning has untapped potential in many branches of knowledge. Moreover, this potential can be used in applications of interest to companies in different sectors. This paper discusses the applications of Artificial Intelligence in demand forecasting in the B2B textile sector. This...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Cantabria (UC) |
| Repositorio: | UCrea Repositorio Abierto de la Universidad de Cantabria |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unican.es:10902/24928 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10902/24928 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Time Series Supervised Learning Machine Learning Series Temporales Aprendizaje Supervisado |
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Aplicación de herramientas de ML a la predicción de tendencias en función del análisis de históricos de ventas B2BFinding Trends in the B2B Textile Sector using Machine LearningSáez Martínez, JavierTime SeriesSupervised LearningMachine LearningSeries TemporalesAprendizaje SupervisadoMachine LearningABSTRACT: Machine learning has untapped potential in many branches of knowledge. Moreover, this potential can be used in applications of interest to companies in different sectors. This paper discusses the applications of Artificial Intelligence in demand forecasting in the B2B textile sector. This project is coordinated and developed by Textil Santanderina, one of the leaders in the sector at national level in Spain. Therefore, this Master’s thesis in collaboration with the mentioned firm is focus on the prediction of time series with different Machine Learning techniques, and analyses the potential of the results with the aim of integrating these techniques in the company’s decision-making process.RESUMEN: El Machine Learning tiene un gran potencial por explotar en muchas ramas del conocimiento. Además, ese potencial puede ser utilizado en aplicaciones de interés para empresas de diferentes sectores. En este paper se realiza una discusión sobre las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la predicción de demanda del sector B2B textil. Este proyecto es coordinado y desarrollado por Textil Santanderina, una de las corporaciones líderes del sector a nivel nacional en España. Por lo tanto, este trabajo de Fin de Máster en colaboración dicha empresa se centrará en la predicción de series temporales con diferentes técnicas de Machine Learning, y analizará el potencial de los resultados con el objetivo de integrar estas técnicas en el proceso de toma de decisiones de la compañíaMáster en Ciencia de DatosVaerenbergh, Steven vanSanz Casado, Juan MarcosUniversidad de Cantabria20212021-07-16master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccNAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10902/24928reponame:UCrea Repositorio Abierto de la Universidad de Cantabriainstname:Universidad de Cantabria (UC)Inglésengopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Españahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:repositorio.unican.es:10902/249282026-06-02T12:39:31Z |
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