Aprendizaje automático para el análisis del comportamiento del comercio al por menor en México durante los últimos años

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dc.carrera.ingenieriaIngeniería en computaciónes_ES
dc.contributor.authorSoto Vázquez, Patricia
dc.date.accessioned2022-06-06T19:35:22Z
dc.date.available2022-06-06T19:35:22Z
dc.date.issued2021-10-03
dc.descriptionExpone información relevante que resulta del análisis de datos del comercio al por menor en México y las ramas industriales que lo conforman, mediante la aplicación de K-means. Este método no supervisado se realizó aplicando un algoritmo, cuyo proceso de entrenamiento se basó en un conjunto de datos proporcionados de manera libre por el INEGI (Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática). Así, mediante K-means fue posible organizar clústeres con información sobre las características de las diferentes ramas industriales del comercio minorista.es_ES
dc.description.abstractEn años recientes, los métodos de aprendizaje automático han ganado protagonismo al ser utilizados como herramienta para el análisis de datos en diferentes áreas como la economía. El objetivo es analizar el comportamiento del comercio al por menor en México durante los últimos años empleando un algoritmo de aprendizaje automático, para dicho propósito se utilizó el aprendizaje no supervisado, específicamente el agrupamiento basado en K-means.es_ES
dc.director.trabajoescritoMolero Castillo, Guillermo Gilberto
dc.identifier.issn1870-4069
dc.identifier.urihttp://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/17901
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherDr. Grigori Sidoroves_ES
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectClusteringes_ES
dc.subjectK-meanses_ES
dc.subjectEconomíaes_ES
dc.subjectComercio al por menores_ES
dc.titleAprendizaje automático para el análisis del comportamiento del comercio al por menor en México durante los últimos añoses_ES
dc.typeArtículo académicoes_ES

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