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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributorBabino, Andréses_AR
dc.contributor.authorLópez Wallace, Lucía Maríaes_AR
dc.date.accessioned2023-01-10T19:53:52Z
dc.date.available2023-01-10T19:53:52Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11583
dc.description.abstractLa compraventa en línea de vehículos viene creciendo a un ritmo exponencial tras los cambios en los hábitos de los consumidores que buscan maneras más simples para comprar un auto. En entornos cada vez más competitivos, aquellas empresas que logren una correcta estrategia de determinación de precios lograrán también traccionar ventas y tener una mejor posición en el mercado. En la presente tesis se utilizaron técnicas de web scraping para recolectar información significativa del mercado que luego, mediante t ́ecnicas de aprendizaje automático, fue utilizada para predecir los precios de mercado para autos usados. Se trabajaron diferentes modelos de aprendizaje automático con los datos obtenidos a través del web scraping del principal sitio en línea de compra y venta de autos usados.Estos datos fueron luego utilizados como insights para medir el precio del stock de una plataforma que comercializa autos usados. Como resultado, se obtuvo un modelo con un rendimiento que alcanzó un puntaje de 371,4 miles de pesos de error absoluto versus valores reales. Dicho modelo tiene como objetivo ser la base para estimar los precios de mercado, sobre los cuales luego se trabajar ́a la estrategia de precios que permitir ́a alcanzar la rentabilidad que la empresa necesita. Se midió el impacto económico de aplicar esta nueva metodología, y se obtuvo una ganancia de 1,3 millones de dólares para el stock actual de una compañía que compra y vende auto en línea.es_AR
dc.format.extent42 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectMarketinges_AR
dc.subjectAnálisis de datoses_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.titlePredicting used car price from data collected with Web Scraping and Machine Learning Techniqueses_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/otheres_AR
dc.subject.keywordMachine Learninges_AR
dc.subject.keyworde-commercees_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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