Implementación del modelo de regresión logística en el área comercial de W.C. Instalaciones

Una de las aplicaciones de la regresión logística es representar modelos de clasificación para anticipar el desenlace de una variable categorizada en función de variables independientes. Mediante el análisis de un conjunto de datos compuesto por variables de entrada y un resultado binario, modela la probabilidad de ocurrencia de un evento, comúnmente señalado como "sí" o "no". A diferencia de la regresión lineal, este enfoque se adapta a la predicción de resultados categóricos y evita supuestos sobre la normalidad de los residuos. Este modelo estadístico fue practicado en el transcurso de la pasantía en Instalaciones Hidráulicas y Sanitarias W.C. S.A.S. donde se desarrolló la elaboración de ofertas personalizadas a solicitud de potenciales clientes en el área comercial. La empresa se define como una entidad de ingeniería especializada en la prestación de servicios para el diseño y construcción de instalaciones hidráulicas, sanitarias, de gas, entre otras, destinados a edificaciones residenciales, comerciales, institucionales e industriales a nivel nacional. Se efectuaron reuniones trimestrales con el fin de evaluar el rendimiento de todas las áreas mediante indicadores de gestión. Se realizó la recopilación y depuración de los datos, se importan a Python con el fin de realizar el análisis y su relación frente a la clasificación actual de las ofertas. Se emplearon métodos de limpieza de datos en los registros físicos y digitales de las ofertas. El proceso generó la presentación de un informe final comprendiendo los resultados obtenidos durante el proceso.

• Autores: García Sierra, Johan Andrey
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/41300
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/41300
• Palabra clave: Oferta comercial; Base de datos; Regresión logística; Machine Learning; Matemáticas -- Tesis y disertaciones académicas; Regresión logística en análisis comercial; Modelos de clasificación en negocios; Optimización de ofertas comerciales; Indicadores de gestión en empresas de ingeniería; Limpieza y depuración de datos; Commercial offer; Database; Logistic regression; Machine Learning
• License: CC0 1.0 Universal