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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.","UNIVERSIDAD CATÓLICA SANTO TORIBIO DE MOGROVEJO  \nFACULTAD DE INGENIERÍA  \nESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN  \nSistema web basado en un modelo de recomendación de Machine Learning para apoyar el proceso de ventas en una ferretería  \nTESIS PARA OPTAR EL TÍTULO DEINGENIERO DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN  \nAUTOR  \nEduar Enrique Torres Segovia  \nASESOR  \nHector Miguel Zelada Valdivieso  \n[https://orcid.org/0000-0002-2311-4284](https://orcid.org/0000-0002-2311-4284)  \nChiclayo, 2024  \nSistema web basado en un modelo de recomendación de Machine Learning para apoyar el proceso de ventas en una ferretería  \nPRESENTADA POR  \nEduar Enrique Torres Segovia  \nA la Facultad de Ingeniería de la Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo para optar el título de  \nINGENIERO DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN  \nAPROBADA POR  \nMiguel Angel Diaz Espino  \nPRESIDENTE  \nSegundo Jose Castillo Zumaran Hector Miguel Zelada Valdivieso  \nSECRETARIO VOCAL  \nDedicatoria  \nA 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.  \nA mi mamá Consuelo; por haberme inculcado desde niño ser una mejor persona cada día, siempre la llevo en mi corazón.  \nAgradecimientos  \nAgradezco 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.  \nAgradezco a mi asesor Héctor Zelada, por su tiempo y dedicación empleado para sacar  \nadelante esta investigación.  \nÍndice  \nResumen .............................................................................................................................. 6  \nAbstract ............................................................................................................................... 7  \nIntroducción......................................................................................................................... 8  \nRevisión de literatura......................................................................................................... 11  \nMateriales y métodos ......................................................................................................... 27  \nResultados y discusión ....................................................................................................... 29  \nConclusiones ...................................................................................................................... 44  \nRecomendaciones ............................................................................................................... 45  \nReferencias......................................................................................................................... 46  \nAnexos ............................................................................................................................... 49  \nResumen  \nEl 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","cbCailobIZegHsKf","https://ap.wps.com/l/cbCailobIZegHsKf","pdf",1173808,4,1,52,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Abstract\n# Introducción\n# Revisión de literatura\n# Materiales y métodos\n# Resultados y discusión\n# Conclusiones\n# Recomendaciones\n# Referencias\n# Anexos","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo principal del proyecto?\",\"answer\":\"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. 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