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    Proyecto de Análisis de Datos y elaboración de dashboard para la multinacional tabacalera Altadis.

    Autor: 
    González-Cuerva, Sara
    ;
    Ferreño-Pico, Lucia
    ;
    Vicente-Lasa, Francisco
    Fecha: 
    04/07/2025
    Palabra clave: 
    inteligencia de negocio; análisis de datos; CRISP-DM; aprendizaje automático; Altadis; business intelligence; data analysis; machine learning; Máster Universitario en Inteligencia de Negocio
    Tipo de Ítem: 
    masterThesis
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/19379
    Open Access
    Resumen:
    El presente trabajo constituye un ejercicio de simulación de consultoría empresarial para la tabaquera española Altadis, con el objetivo de transformar los datos en conocimiento útil para mejorar la toma de decisiones. La empresa facilitó seis conjuntos de datos anonimizados sobre variables comerciales que fueron la base sobre la cual se diseñó y se desarrolló el proyecto de inteligencia de negocio. Para alcanzar los resultados se utilizó la metodología CRISP-DM y una ejecución híbrida tipo waterfall-agile, concatenando los procesos de comprensión de los datos, preparación, modelado, evaluación y reporte. El análisis comenzó con el enriquecimiento geográfico, seguido de técnicas de aprendizaje no supervisado y análisis de series temporales, para finalmente elaborar un cuadro de mando interactivo. A pesar de las limitaciones en la calidad de los datos, se han podido determinar factores relevantes para explicar patrones en las ventas, como son ubicación fronteriza-costera, turismo, la estacionalidad o la concentración demográfica.
    Descripción: 
    This paper presents a business consulting simulation exercise for the Spanish tobacco company Altadis, focused on transforming data into actionable insights to enhance decision-making processes. The company provided six anonymized datasets on commercial variables, which formed the basis for designing and developing the business intelligence project. To achieve the results, the CRISP-DM methodology was used along with a hybrid waterfall-agile execution approach, linking the processes of data understanding, preparation, modelling, evaluation, and reporting. The analysis began with geographic enrichment, followed by unsupervised learning techniques and time series analysis, and concluded with the development of an interactive dashboard. Despite limitations in data quality, it was possible to identify relevant factors explaining sales patterns, such as border-coastal location, tourism, seasonality, and demographic concentration.
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    Nombre: González Cuerva, Sara; Ferreño Pico, Lucía; Vicente Lasa, Francisco.pdf
    Tamaño: 11.04Mb
    Formato: application/pdf
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