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dc.contributor.advisorAlcalá-Temores, Jaime E.
dc.contributor.authorNuño-Álvarez, Daniel F.
dc.date.accessioned2023-08-09T16:58:48Z
dc.date.accessioned2025-03-25T21:15:07Z
dc.date.available2023-08-09T16:58:48Z
dc.date.available2025-03-25T21:15:07Z
dc.date.issued2023-06
dc.identifier.citationNuño-Álvarez, D. F. (2023). Pronóstico de costos por obligaciones de garantías a corto plazo. Trabajo de obtención de grado, Maestría en Ciencia de Datos. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO.es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/159939
dc.descriptionCada mes la organización de finanzas de HP Inc. debe proveer un estimado de los costos mensuales de operación para atender obligaciones de garantía a corto plazo, con un máximo de 6 meses hacia el futuro. Actualmente, el proceso es intensivo en tiempo y en labor, dejando mucho que desear a la precisión. El enfoque de este trabajo es mejorar la precisión, usando datos de HP Inc., por medio de métodos de aprendizaje de máquina. Se evalúan modelos como series de tiempo, máquinas de vectores de soporte, y redes neuronales. Al final se determina cual modelo se ajusta mejor con respecto a ciertas métricas y se discuten brevemente los resultados para 1 de las 14,725 series de tiempo en el alcance del proyecto. La automatización del proceso para entrenar, evaluar y producción de pronósticos es también parte del reporte y del trabajo de implementación ya que es una actividad que se debe realizar mensualmente con los nuevos datos. La división organizacional requiere una división geográfica, por línea de costo, y por línea productoes_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherITESOes_MX
dc.rights.urihttp://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-2.5-MX.pdfes_MX
dc.subjectMachine Learninges_MX
dc.subjectForecastinges_MX
dc.subjectTime Serieses_MX
dc.titlePronósticos de costos por obligaciones de garantías a corto plazoes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_MX


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