Concursando en el Data Zara Challenge : Aplicando técnicas de machine learning a un problema real
El objetivo fundamental de este TFM consiste en la resolución del problema anteriormente propuesto de la mejor forma posible. Para ello, el trabajo se va a desarrollar en dos partes, que se explican a continuación. La primera parte será la presentación al concurso propuesto por Inditex, en la que se...
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/122312 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/122312 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | 519.2 004.6 Estadística, Análisis de Datos Estadística Software Estadístico Investigación Comercial 1209 Estadística 1209.03 Análisis de Datos |
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Concursando en el Data Zara Challenge : Aplicando técnicas de machine learning a un problema realGavilán García, Elena del Carmen519.2004.6Estadística, Análisis de DatosEstadísticaSoftware EstadísticoInvestigación Comercial1209 Estadística1209.03 Análisis de DatosEl objetivo fundamental de este TFM consiste en la resolución del problema anteriormente propuesto de la mejor forma posible. Para ello, el trabajo se va a desarrollar en dos partes, que se explican a continuación. La primera parte será la presentación al concurso propuesto por Inditex, en la que se contara la experiencia, cómo se decidió resolver el problema con el tiempo del que se disponía, así como los resultados obtenidos y la tabla de clasificación del mismo. Esta primera parte ha sido realizada con la ayuda de los programas SAS EM y SAS base. En la segunda parte, se intentará mejorar lo presentado en el concurso, llevando a cabo técnicas aprendidas durante el curso en un periodo de tiempo más largo. Será realizado con la ayuda de SAS base. En definitiva, el trabajo tendrá una visión puramente competitiva, en la que se pondrán a prueba los conocimientos aprendidos para la predicción con ayuda de distintas técnicas de machine learning y modelos clásicos de segmentación, la gestión de grandes almacenes de datos y la toma de decisiones para el beneficio del modelo que propone la empresa, en este caso Inditex. Al final, se compararán los resultados obtenidos de la participación en el concurso, el trabajo posterior y los resultados del ganador.Manuel García, Conrado MiguelUniversidad Complutense de Madrid20192019-06-3020192019-06-30master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccAOhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.14352/122312reponame:Docta Complutenseinstname:Universidad Complutense de Madrid (UCM)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessoai:docta.ucm.es:20.500.14352/1223122026-06-02T12:44:21Z |
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El objetivo fundamental de este TFM consiste en la resolución del problema anteriormente propuesto de la mejor forma posible. Para ello, el trabajo se va a desarrollar en dos partes, que se explican a continuación. La primera parte será la presentación al concurso propuesto por Inditex, en la que se contara la experiencia, cómo se decidió resolver el problema con el tiempo del que se disponía, así como los resultados obtenidos y la tabla de clasificación del mismo. Esta primera parte ha sido realizada con la ayuda de los programas SAS EM y SAS base. En la segunda parte, se intentará mejorar lo presentado en el concurso, llevando a cabo técnicas aprendidas durante el curso en un periodo de tiempo más largo. Será realizado con la ayuda de SAS base. En definitiva, el trabajo tendrá una visión puramente competitiva, en la que se pondrán a prueba los conocimientos aprendidos para la predicción con ayuda de distintas técnicas de machine learning y modelos clásicos de segmentación, la gestión de grandes almacenes de datos y la toma de decisiones para el beneficio del modelo que propone la empresa, en este caso Inditex. Al final, se compararán los resultados obtenidos de la participación en el concurso, el trabajo posterior y los resultados del ganador. |
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