Establecimiento de KPI y generación de predicción de la demanda para el grupo “viajar por Escocia”
Notice bibliographique
Résumé
El presente trabajo busca reflejar una aplicación práctica de un rol logístico analítico dentro de una empresa de servicios. El objetivo del trabajo es proporcionar al lector una visión global de la implementación de un proyecto a nivel gerencial dentro de una empresa, el rol logístico involucra entre sus funciones la capacidad de proporcionar soluciones prácticas a problemas cotidianos y la capacidad de incrementar la eficiencia. Este proyecto se enfoca en dos grandes proyectos para el grupo de empresas VIAJAR POR ESCOCIA, la generación, medición y seguimiento de KPI empresariales y la generación de un pronóstico de la demanda aplicando modelos estacionales para apoyar la planificación logística. \nLas herramientas generadas no solo para el departamento de logística sino también para los otros departamentos que conforman la compañía, fueron un aporte para apoyar el éxito empresarial. Todos fueron realizados haciendo uso de técnicas, mecanismos y herramientas que fueron aprendidas durante diferentes cursos que forman parte del máster en Logística. En el siguiente trabajo se encuentra detallado el proceso de planteamiento del problema, generación de hipótesis y objetivos, así como generación e implementación de las herramientas. Durante este proceso se cuenta con el apoyo de los directivos de la compañía con el fin de generar herramientas robustas que puedan continuarse aplicando en un futuro, con este fin se genera también un manual que detalla los fundamentos de la formulación de la herramienta y expone el mecanismo de actualización de las mismas. Se presentan de igual manera los resultados obtenidos, una medición del error para comprobar la efectividad de los modelos generados y también se hace uso de las herramientas generadas para realizar un análisis de la situación actual de la compañía.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».