Optimización de precios en una empresa de retail utilizando la herramienta rapid miner

Diego Heriberto Álvarez-Peralta, Pablo Marcel Recalde-Varela

Resumen


En la presente investigación se empleó la herramienta Rapid Miner Studio que incluye técnicas de Business Analytics y modelos sugeridos por el estado del Arte en el área de Machine Learning para optimizar precios en una línea de productos en la empresa de retail de artículos ópticos más grande en Ecuador. Se incorporaron algunos operadores que son parte del proceso de ETL y limpieza de datos para obtener resultados relevantes que muestran los modelos de mejor desempeño. El estudio es eminentemente cuantitativo por cuanto involucra la aplicación de algoritmos para realizar el análisis predictivo y prescriptivo a los fines de arribar a una solución óptima sugerida en base a Datasets que incluyen atributos definidos por el área de Marketing de la empresa.


Palabras clave


Datasets; preparación; machine learning; modelos.

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Referencias


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Galkin, A. (2019). How Price Optimization Models Boost Retail Enterprises’ Revenue. Competera. https://competera.net/resources/articles/price-optimization-models

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Sapp, C. E. (2018). Preparing and Architecting for Machine Learning. Gartner Technical Professional Advice, January, 1–38. https://doi.org/G00317328




DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v5i3.1324

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