El presente proyecto de investigación es un análisis desde la perspectiva de negocios y estadístico de la empresa Agrokasa. El objetivo principal es encontrar nuevos mercados alternativos en crecimiento que le permitan obtener una mejor rentabilidad por el precio de kilo exportado de palta.
Para alcanzar lo mencionado, se llevó a cabo un análisis empresarial que nos permita comprender el contexto y rubro de la empresa. Una vez alcanzado ese objetivo, se aplicó la metodología de la ciencia de datos para encontrar países de destino que son atractivos para Agrokasa. En cuanto al conjunto de datos, se obtuvo de diferentes fuentes públicas y privadas como Veritrade, Trade Map y Adex Data Trade. En consecuencia, se logró identificar 03 mercados alternativos y potenciales, tales como, Rusia, China y Corea Del Sur.
En el análisis se utilizaron diferentes herramientas tecnológicas para la compilación, depuración, procesamiento y visualización de los datos, tales como Excel, Power Bi y Python. Con lo cual se demostró la importancia de ver todas las variables en una visualización que nos permite entender el comportamiento de los datos y nos sirve como fundamento para la toma de decisiones.
En cuanto a los nuevos mercados, China presento el mayor valor total FOB exportado en el periodo analizado, 2018 -2020. Pese a presentar una tendencia negativa en la Regresión Lineal. Sin embargo, el precio promedio por kilo de palta aun es conveniente. Por otro lado, Rusia fue el mercado con mayores perspectivas de crecimiento y Corea Del Sur con un mejor precio por KG.
Finalmente, para todos los mercados se utilizó una técnica de ciencia de datos con aprendizaje supervisado con un enfoque predictivo para pronosticar las importaciones de cada uno de ellos a fin de establecer estrategias comerciales para penetrar en ellos. / This paper is an analysis from a business and statistical perspective of the Agrokasa company in order to find new potential markets that allow it to grow in the volume of its avocado exports and in profitability per Kg exported.
To achieve the aforementioned, a previous analysis from a business approach has been used, to understand the context and business area. Once this is understood, the methodology of data science has been applied to find destination countries that are attractive to Agrokasa. The data set was obtained from different public and private sources such as Veritrade and Trademap, with which it was possible to identify 03 potential markets that were China, Russia and South Korea.
In the analysis, different technological tools were used to compile, debug, process and visualize the data, such as Excel, Power Bi and Python. With which it was demonstrated the importance of seeing all the variables in a visualization that allows us to understand the behavior of the data and serves as a basis for decision-making.
China was the market with the highest total FOB value exported in the analyzed period, which was from 2018 -2020, however, with a negative trend, but with a convenient average price. On the other hand, Russia was the market with the best growth prospects and South Korea with a better price per KG.
Finally, for all markets, a data science technique with supervised learning with a predictive approach was used to forecast the imports of each of them in order to establish commercial strategies to penetrate them. / Trabajo de investigación
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PERUUPC/oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/656695 |
| Date | 30 November 2020 |
| Creators | Gonzales Lanasca, Felix Junior, Mejia Mendoza, Jimmy Gerson, Otoya Pagan, Angela Katia |
| Contributors | Palacio Ruiz, Julio César |
| Publisher | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), PE |
| Source Sets | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf, application/epub, application/msword |
| Source | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), Repositorio Académico - UPC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
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