Title: Benchmarking de técnicas de Machine Learning para la planificación financiera en Inditex: un framework reutilizable
University that offers the project: University of Santiago de Compostela
Director: Borrajo García, María Isabel
Student: Bouzas Viña, Moisés
Summary:
El presente TFM propone el diseño, implementación y evaluación de un framework modular de analítica
avanzada aplicado a problemas reales de planificación financiera Inditex. Se aborda un estudio
comparativo sistemático de múltiples familias de algoritmos —series temporales, modelos ensemble
(Random Forest, XGBoost), SVM, redes neuronales y técnicas de clustering— sobre datasets operativos
de venta, compra, márgenes, logística, etc.
El trabajo incluye un análisis riguroso de estrategias de optimización de hiperparámetros (grid search,
búsqueda bayesiana) evaluando el trade-off entre coste computacional y ganancia en precisión. Adicionalmente,
se exploran enfoques de reconciliación de forecasts jerárquicos y transferibilidad de
modelos entre dominios de negocio. Los algoritmos desarrollados se integran en un sistema de
agentes de IA especializados que permiten su reutilización paramétrica, democratizando el acceso
a técnicas avanzadas para usuarios no técnicos.
El resultado es una suite de herramientas reutilizable acompañada de una guía metodológica que
orienta la selección del algoritmo más adecuado según la naturaleza del problema, contribuyendo
tanto al ámbito académico de la estadística aplicada como a la toma de decisiones empresarial
basada en datos.
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