Técnicas de Soft Computing y Data Mining para la previsión

Guddi Singh

ISBN 10: 6204917102 / ISBN 13: 9786204917108

Edité par Ediciones Nuestro Conocimiento Jun 2022, 2022

A propos de cet article

Neuware -El libro describe la previsión de la demanda para la gestión del comercio minorista utilizando técnicas de computación blanda, como la lógica difusa y las redes neuronales. Se explica la previsión del valor cuantitativo de la variable dependiente bajo la influencia de las variables independientes. Una de las decisiones más importantes que puede tomar un minorista con la información obtenida por el modelo de predicción basado en soft computing. La tesis propone un modelo de minería de datos que se ha utilizado para la previsión de la demanda. El modelo de previsión propuesto, basado en soft computing, permite reducir el nivel de inventario y aumentar el nivel de servicio al cliente, con lo que se mejora el rendimiento de la venta al por menor. El modelo propuesto para la previsión de la demanda de varios artículos mejora el rendimiento del inventario y la rentabilidad de las operaciones.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 96 pp. Spanisch.

N° de réf. du vendeur 9786204917108

Détails bibliographiques

• Titre: Técnicas de Soft Computing y Data Mining para la previsión
• Éditeur: Ediciones Nuestro Conocimiento Jun 2022
• Date de parution: 2022
• Langue: espagnol
• ISBN à 10 chiffres: 6204917102
• ISBN à 13 chiffres: 9786204917108
• Reliure: Taschenbuch
• État de l'article: Neu

A propos de ce titre

Synopsis

El libro describe la previsión de la demanda para la gestión del comercio minorista utilizando técnicas de computación blanda, como la lógica difusa y las redes neuronales. Se explica la previsión del valor cuantitativo de la variable dependiente bajo la influencia de las variables independientes. Una de las decisiones más importantes que puede tomar un minorista con la información obtenida por el modelo de predicción basado en soft computing. La tesis propone un modelo de minería de datos que se ha utilizado para la previsión de la demanda. El modelo de previsión propuesto, basado en soft computing, permite reducir el nivel de inventario y aumentar el nivel de servicio al cliente, con lo que se mejora el rendimiento de la venta al por menor. El modelo propuesto para la previsión de la demanda de varios artículos mejora el rendimiento del inventario y la rentabilidad de las operaciones.