Sistema web basado en un modelo de recomendación de Machine Learning para apoyar el proceso de ventas en una ferretería

Aug 4, 2026

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El proyecto de investigación desarrolló un sistema de ventas web sustentado en un modelo de recomendación de Machine Learning para apoyar el proceso de ventas en la ferretería López y Cía. S.A.C. El trabajo definió objetivos para seleccionar la técnica más adecuada, generar el modelo con datos históricos y construir una aplicación web que integrara dicho modelo. Se empleó la metodología CRISP-DM y herramientas como Python, HTML, Google Colab y MySQL. La técnica resultó FP Growth y el modelo se entrenó con 208,535 registros 2021-2022, alcanzando 90% de precisión. La aplicación se validó con criterios de calidad ISO 25010.

IdiomaSpanish

CategoríaTecnología

FormatoPDF

Páginas52

Tiempo de lectura1 h 20 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Resumen

Abstract

Introducción

Revisión de literatura

Materiales y métodos

Resultados y discusión

Conclusiones

Recomendaciones

Referencias

Anexos

UNIVERSIDAD CATÓLICA SANTO TORIBIO DE MOGROVEJO FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN Sistema web basado en un modelo de recomendación de Machine Learning para apoyar el proceso de ventas en una ferretería TESIS PARA OPTAR EL TÍTULO DEINGENIERO DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN AUTOR Eduar Enrique Torres Segovia ASESOR Hector Miguel Zelada Valdivieso [https://orcid.org/0000-0002-2311-4284](https://orcid.org/0000-0002-2311-4284) Chiclayo, 2024 Sistema web basado en un modelo de recomendación de Machine Learning para apoyar el proceso de ventas en una ferretería PRESENTADA POR Eduar Enrique Torres Segovia A la Facultad de Ingeniería de la Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo para optar el título de INGENIERO DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN APROBADA POR Miguel Angel Diaz Espino PRESIDENTE Segundo Jose Castillo Zumaran Hector Miguel Zelada Valdivieso SECRETARIO VOCAL Dedicatoria A mis padres Eduar y Rosa; por su amor y apoyo incondicional que me brindaron durante todo este camino, sin duda son el impulso que me motiva a seguir adelante. A mi mamá Consuelo; por haberme inculcado desde niño ser una mejor persona cada día, siempre la llevo en mi corazón. Agradecimientos Agradezco a mi Dios por ayudarme a cumplir esta meta y porque ha sido mi fortaleza para afrontar los momentos más difíciles a lo largo de toda mi vida. Agradezco a mi asesor Héctor Zelada, por su tiempo y dedicación empleado para sacar adelante esta investigación. Índice Resumen .............................................................................................................................. 6 Abstract ............................................................................................................................... 7 Introducción......................................................................................................................... 8 Revisión de literatura......................................................................................................... 11 Materiales y métodos ......................................................................................................... 27 Resultados y discusión ....................................................................................................... 29 Conclusiones ...................................................................................................................... 44 Recomendaciones ............................................................................................................... 45 Referencias......................................................................................................................... 46 Anexos ............................................................................................................................... 49 Resumen El proyecto de investigación tuvo como objetivo desarrollar un sistema de ventas webbasado enun modelo de recomendación de Machine Learning para apoyar el proceso de ventasen la ferretería López y Cía. S.A.C. Para ello, se plantearon como objetivos específicos: determinar la técnica de Machine Learning más adecuada para implementar el modelo derecomendación en la ferretería, generar el modelo de recomendación utilizando los datos de la ferretería y la técnica seleccionada, construir una aplicación web de ventas que integre el modelo de recomendación generado y validar la aplicación web basado en la norma ISO 25010. Para lograr esto se empleó la metodología CRISP-DM y se utilizó Python, HTML, Google Colab, y MySQL como gestor de base de datos. Se llegó a determinar que la técnica de Machine Learning más adecuada para implementar el modelo de recomendación fue FP Growth. Además, se generó un modelo de recomendación utilizando la técnica antes mencionada y 208,535 registros de las ventas realizadas entre los años 2021 y 2022, logrando una precisión del modelo de 90% . Lue

Preguntas frecuentes

Cuál es el objetivo principal del proyecto?

Desarrollar un sistema de ventas web basado en un modelo de recomendación de Machine Learning para apoyar el proceso de ventas en la ferretería López y Cía. S.A.C.

Qué técnica de Machine Learning se seleccionó para el modelo de recomendación?

Se determinó que la técnica más adecuada fue FP Growth.

Cómo se validó la aplicación web desarrollada?

La aplicación web se validó demostrando el cumplimiento de criterios de calidad establecidos por la norma ISO 25010.

Aug 4, 2026

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