• Analizar el incremento de suscriptores de Netflix con respecto a la competencia desde el 2010 hasta lo que va del año 2020

      Palacios Ruíz, Julio Cesar; Figueroa López, Romina Beatriz; Uriarte Mori, José André (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2020-11-28)
      El presente trabajo de investigación tiene como finalidad analizar el incremento de suscriptores de Netflix con respecto a la competencia desde el 2010 hasta lo que va del año 2020. Hemos determinado que el enfoque será predictivo para que la organización a cargo pueda hacer uso del modelo supervisado de la manera que más le favorezca y estos puedan tomar las mejores decisiones estratégicas. Para ello, se ha generado una base de datos recopilada de diversas fuentes públicas confiables para obtener las variables: “cantidad de suscriptores”, “costo de contenido original”, “covid-19” … y posterior a ello, con toda la data adquirida se procederá a realizar cada etapa de la metodología de la ciencia de datos descrita en el curso durante el programa de ciencia de datos. Para aclarar el panorama hemos optado por el uso de la técnica de correlación de Pearson, lo cual nos permitió determinar las variables que tenían mejor correlación entre ellas, esto advierte que la variable más adecuada para determinar futuros pronósticos y analizar el incremento de suscriptores es la del costo de contenido original. Finalmente, para mostrar los resultados de la investigación se ha decidido utilizar como herramienta de visualización Power BI para exponer el presente estudio y responder a los objetivos planteados.
      Acceso abierto
    • Análisis de las características que identifica a un usuario de practisis premium: variables que deciden para convertirse de una cuenta freemium a premium

      Palacios Ruíz, Julio Cesar; Bocangel Carbajal, Jose Luis; Chavarria Contreras, Jonathan; Murrugarra Ocharan, Eric Gonzalo; Quispe Vivanco, Cesar Manuel (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2020-12-13)
      El presente trabajo de investigación constituye el análisis de la problemática planteada por la empresa Practisis, el cual se refiere a un déficit de migración de cuentas Freemium a Premium de usuarios del software Dora en el 2020 en Perú, a pesar de que esta empresa inició sus operaciones en enero 2019, la migración de cuentas Freemium a premium es muy baja y afecta directamente a las ventas. Para el desarrollo de este trabajo se ha utilizado la metodología de ciencia de datos de IBM, logrando identificar las variables que influyen en la migración de cuentas Freemium a Premium, las cuales afectan directamente a las ventas para el año 2020. La base de datos se obtuvo directamente desde la plataforma de la empresa, la cual captura a los clientes y lleva el control de cada cuenta. Con estos datos se pudieron identificar 15 variables y 1348 registros. Para ello, se utilizó el modelo de árbol de decisión como técnica de aprendizaje automático supervisado, el cual nos ayudó a identificar, según las variables utilizadas, el requisito para que un cliente convierta su cuenta Freemium a Premium. Finalmente, para el resultado de este análisis, se elaboraron diversos gráficos y tablas, así como también un análisis en Python como respuesta para sustentar la problemática de Practisis.
      Acceso abierto
    • Predicción de la demanda para un general sales service agent (GSSA) mediante regresión lineal simple

      Palacios Ruíz, Julio Cesar; Rojas García, Freddy Wiliam (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2020-12-09)
      Pacific Feeder Services (PFS) es un agente general de venta de espacios aéreos de distintas aerolíneas; por ejemplo, Korean Air, Aeroméxico, Alitalia, Aerolíneas Argentinas y Gol. Estas aerolíneas no cuentan con infraestructura propia en el Perú, de modo que PFS actúa como representante de estas aerolíneas ante sus clientes. En el presente trabajo de investigación se utilizará la metodología iterativa de la ciencia de datos para abordar el problema relacionado a la demanda, puesto que esta es incierta en algunos meses del año. Para ello, se plantea la siguiente hipótesis: ¿Será una regresión lineal simple el modelo adecuado para realizar el pronóstico de los volúmenes de la demanda que tendrá PFS en los próximos meses? El objetivo por alcanzar será proyectar la demanda mediante una regresión lineal simple, para lo cual se está tomando como base los datos de los kilos exportados por PFS en el año 2019. Asimismo, el presente trabajo de investigación académico presenta una arquitectura de datos funcional y una arquitectura de datos tecnológica que da soporte al modelo de regresión lineal simple. La primera explica cuáles son los insumos, almacenamiento y consumo que se requieren para implementar el mencionado modelo, mientras que la segunda expone las herramientas del modelo. Finalmente, el trabajo acaba con las conclusiones y recomendaciones asociadas a la correcta implementación del modelo de regresión lineal simple en el caso específico de PFS.
      Acceso abierto
    • Propuesta de mercados alternativos y potenciales para la empresa Sociedad Agrícola Drokasa S.A

      Palacios Ruíz, Julio Cesar; Gonzales Lanasca, Felix Junior; Mejia Mendoza, Jimmy Gerson; Otoya Pagan, Angela Katia (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2020-11-30)
      El presente proyecto de investigación es un análisis desde la perspectiva de negocios y estadístico de la empresa Agrokasa. El objetivo principal es encontrar nuevos mercados alternativos en crecimiento que le permitan obtener una mejor rentabilidad por el precio de kilo exportado de palta. Para alcanzar lo mencionado, se llevó a cabo un análisis empresarial que nos permita comprender el contexto y rubro de la empresa. Una vez alcanzado ese objetivo, se aplicó la metodología de la ciencia de datos para encontrar países de destino que son atractivos para Agrokasa. En cuanto al conjunto de datos, se obtuvo de diferentes fuentes públicas y privadas como Veritrade, Trade Map y Adex Data Trade. En consecuencia, se logró identificar 03 mercados alternativos y potenciales, tales como, Rusia, China y Corea Del Sur. En el análisis se utilizaron diferentes herramientas tecnológicas para la compilación, depuración, procesamiento y visualización de los datos, tales como Excel, Power Bi y Python. Con lo cual se demostró la importancia de ver todas las variables en una visualización que nos permite entender el comportamiento de los datos y nos sirve como fundamento para la toma de decisiones. En cuanto a los nuevos mercados, China presento el mayor valor total FOB exportado en el periodo analizado, 2018 -2020. Pese a presentar una tendencia negativa en la Regresión Lineal. Sin embargo, el precio promedio por kilo de palta aun es conveniente. Por otro lado, Rusia fue el mercado con mayores perspectivas de crecimiento y Corea Del Sur con un mejor precio por KG. Finalmente, para todos los mercados se utilizó una técnica de ciencia de datos con aprendizaje supervisado con un enfoque predictivo para pronosticar las importaciones de cada uno de ellos a fin de establecer estrategias comerciales para penetrar en ellos.
      Acceso abierto