Aplicación de Data Science para el pronóstico de las devoluciones en soles de los cinco principales clientes de la empresa GSK

Abstract

La presente investigación busca analizar el desempeño de la devolución de los productos farmacéuticos por parte de los principales clientes de la empresa GlaxoSmithKline – GSK durante el periodo enero 2019 a junio 2021, tomando en consideración las diferentes variables que involucran su comportamiento.

El objetivo del proyecto se enfoca en generar un modelado de datos que permita otorgar información oportuna a la empresa, con la finalidad que esta pueda generar conocimiento y establecer estrategias que permitan dar solución al problema. Para ello, la metodología utilizada para desarrollar la investigación es un enfoque predictivo, puesto que nos ayudó a describir, entender y proponer soluciones para el problema identificado.

Se desarrolló un marco teórico que nos ayudó a entender el negocio y el sector en el que se encuentra, así como la descripción y presentación de la empresa. Además, se procedió con la comprensión del negocio, sustentado con datos, que nos dará una base sólida para definir el problema y establecer los objetivos que se deseaban lograr.

La técnica supervisada usada para resolver el problema fue de regresión lineal múltiple, el cual nos permitió conocer las variables que dan respuesta a nuestra pregunta de ciencia de datos, que están determinadas por 10 variables independientes. Se presentaron diferentes visualizaciones para representar los hallazgos obtenidos.

The present research seeks to analyze the performance of the return of pharmaceutical products by the main customers of the company GlaxoSmithKline - GSK during the period January 2019 to June 2021, taking into consideration the different variables that involve their behavior.

The objective of the project is focused on generating a data modeling that allows to provide timely information to the company, so that it can generate knowledge and establish strategies to solve the problem. For this, the methodology used to develop the research is a predictive approach, since it helped us to describe, understand and propose solutions to the identified problem.

A theoretical framework was developed to help us understand the business and the sector in which it is located, as well as the description and presentation of the company. In addition, we proceeded with the understanding of the business, supported with data, which will give us a solid basis to define the problem and establish the objectives to be achieved.

The supervised technique used to solve the problem was multiple linear regression, which allowed us to know the variables that answer our data science question, which are determined by 10 independent variables. Different visualizations were presented to represent the findings obtained.