Resumen del trabajo fin de master

Contexto y motivación. Las tiendas retail concentran múltiples procesos operativos interrelacionados cuya eficiencia impacta directamente en la experiencia del cliente y los costes operativos. Para mejorar la planificación y asignación de recursos, es clave entender la productividad de estos procesos y anticipar su carga futura mediante métodos de previsión adaptados a su naturaleza y comportamiento. Descripción del proyecto. En este proyecto se deben analizar datos de mediciones de procesos en tienda, aplicando técnicas estadísticas para su limpieza y preparación. Estudiar la influencia de variables exógenas que puedan afectar a cada uno de los procesos y evaluar relaciones entre procesos. A partir de este análisis, se define el tipo de previsión más adecuado (machine learning o enfoque simple) para cada proceso, garantizando coherencia entre ellos.