摘要：El objetivo de esta investigación es pronosticar las ventas de las siguientes empresas: Industrias Bachoco, Grupo Bafar, Grupo Bimbo, Gruma, Grupo Herdez, Grupo Lala y Grupo Industrial Maseca del periodo 2006 al 2015, a través de modelos lineales (regresión lineal) y no lineales (redes neuronales artificiales, tablas de decisión, árbol de decisión y procesos gaussianos) para medir el desempeño de cada uno de estos modelos y seleccionar para cada empresa aquel modelo que presente un mayor ajuste a los datos históricos. Como resultado, en el periodo de 2006-2015 los modelos de regresión lineal múltiple presentaron un mejor desempeño en determinar las ventas de Bachoco, Bafar, Herdez, Lala y Maseca con más de 90 % de recuperación de los datos dentro de este periodo.
其他摘要：The goal of this research is to forecast the sales of the following companies: Industrias Bachoco, Grupo Bafar, Grupo Bimbo, Gruma, Grupo Herdez, Grupo Lala y Grupo Industrial Maseca in the period 2006-2015 through a linear model (linear regression) and a non-linear model (artificial neural networks, decision tables, decision tress and gaussian process) for measuring the performance of each of these models and selecting for each company the model which adjusts more precisely to the historical data. As a result, in the 2006-2015 period the multiple linear regression models show a better performance in determining the sales of Bachoco, Bafar, Herdez, Lala and Maseca with more than 90% of the data recovered within this period.
关键词：Pronóstico de ventas; variables económico-financieras; minería de datos; regresión lineal; empresas de alimentos.
