Predicción de demanda de GLP para el parque automotor peruano para el segundo semestre del año 2021

Autor: Alcántara Santillán, Boris Omar, Morales Tisnado, Luis Humberto, Sierra Sanabria, Jhosselin Briyiht
Jazyk: španělština
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPC.
Druh dokumentu: bachelorThesis
Popis: El presente trabajo muestra la situación actual de la demanda de Gas Liquado de Petroleo (GLP) en el mercado peruano con respecto al parque automotor durante los últimos 6 años. El objetivo general es predecir la demanda de GLP para el segundo semestre del año 2021, a través de las variables más relevantes a fin de conocer si la producción local más la importación de este tipo de combustible (GLP) será la suficiente para cubrir la demanda del sector automotriz. La metodología utilizada por el equipo de ciencia de datos es Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), la cual consiste en seguir una serie de diez etapas, en cada una de ellas se ira descubriendo y analizando las variables que serán relevantes para la elaboración del modelo deseado. El modelo seleccionado por el equipo de ciencia de datos es el modelo de aprendizaje predictivo ya que este agrupa varias técnicas estadísticas de modelización, lo cual incluye algoritmos de aprendizaje automático. Posteriormente las Herramientas que se utilizarán para un mejor Análisis y entendimiento de la problemática serán Power BI, KNime y Python.
This paper shows the current situation of Liquefied Petroleum Gas (LPG) demand in the Peruvian market with respect to the vehicle fleet during the last 6 years. The general objective is to predict the LPG demand for the second semester of the year 2021, through the most relevant variables to know if the local production plus the import of this type of fuel (LPG) will be enough to cover the demand of the automotive sector. The methodology used by the data science team is Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), which consists of following a series of ten stages, in each of which the variables that will be relevant for the elaboration of the desired model will be discovered and analyzed. The model selected by the data science team is the predictive learning model because it groups several statistical modeling techniques, including machine learning algorithms. Subsequently, the tools to be used for a better analysis and understanding of the problem will be Power BI, KNime and Python.
Trabajo de investigación
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations
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