ANÁLISIS DE DATOS DE VENTAS UTILIZANDO SERIES TEMPORALES, ALGORITMO APRIORI Y PROPHET
DOI:
https://doi.org/10.51891/rease.v9i3.9072Palabras clave:
A priori. Prophet. Regla de asociación.Resumen
Este artículo presenta un estudio sobre los datos de ventas de una tienda de informática, utilizando tres herramientas: (1) aplicación del algoritmo Apriori para identificar reglas de asociación y patrones de consumo; (2) análisis de series temporales para comprender cómo se comportan los datos a lo largo del tiempo, en diferentes escalas; y (3) aplicación del algoritmo Prophet para descomponer la serie histórica de ventas y realizar una predicción. La aplicación de estas herramientas en conjunto permitió un análisis más profundo de las ventas, incluyendo la detección de comportamientos de consumo y la identificación de patrones temporales a lo largo del tiempo. Los resultados proporcionan información valiosa para la toma de decisiones estratégicas de la empresa.
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