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metadata.dc.type: masterThesis
Título : Análisis predictivo de ventas utilizando el método CRISP DM para el sector automotriz en el Ecuador
Autor : Toasa Guachi, Renato Mauricio
Pérez Cargua, Mario Rubén
Cueva Villarroel, Diana Lisseth
Palabras clave : industria automotriz;planificar y optimizar las ventas;métodos convencionales para gestionar;capacidad de adaptación al mercado
Fecha de publicación : mar-2025
Editorial : Quito, Ecuador: UISRAEL
Citación : Cueva, Villarroel Diana Lisseth (2025) Análisis predictivo de ventas utilizando el método CRISP DM para el sector automotriz en el Ecuador, MAESTRÍA EN BIG DATA Y CIENCIA DE DATOS. Quito: Universidad Israel 2025, 68p. Mg. Renato Mauricio Toasa Guachi, Mg. Mario Ruben Pérez Cargua UISRAEL-EC-MASTER-BIG-DATA-PRO-378.242-2025-003
Citación : MASTER-BIG-DATA-PRO;003
Resumen : En la industria automotriz en Ecuador es crucial planificar y optimizar las ventas para garantizar el crecimiento y la estabilidad de las compañías involucradas en este sector tan competitivo. Hoy en día factores como el comportamiento del consumidor y los avances tecnológicos influyen significativamente en la demanda de vehículos; además de las regulaciones gubernamentales y la disponibilidad de financiamiento. A pesar de esto, siguen existiendo distribuidoras que continúan utilizando métodos convencionales para gestionar sus ventas. Esto limita la capacidad de adaptación al mercado cambiante y afecta su rentabilidad de manera negativa.
Descripción : In the Ecuadorian automotive industry, planning and optimizing sales is crucial to ensure the growth and stability of companies involved in this highly competitive sector. Today, factors such as consumer behavior and technological advances significantly influence vehicle demand, as well as government regulations and the availability of financing. Despite this, there are still dealerships that continue to use conventional methods to manage their sales. This limits their ability to adapt to the changing market and negatively impacts their profitability.
URI : http://repositorio.uisrael.edu.ec/handle/47000/4349
Aparece en las colecciones: Tesis - Maestría en Big Data y Ciencia de Datos
Tesis - Maestría en Big Data y Ciencia de Datos

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