Modelo analítico para la predicción de garantías posventa en proyectos residenciales: aplicación en una empresa constructora colombiana

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dc.contributor.advisorArango Londoño, David
dc.contributor.authorCastillo Narváez, Diana Camila
dc.contributor.authorContreras Macías, Maicol Stiven
dc.date.accessioned2026-07-21T16:26:11Z
dc.date.available2026-07-21T16:26:11Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEste proyecto aplicado tuvo como objetivo desarrollar un modelo predictivo basado en técnicas de aprendizaje automático para estimar el comportamiento de las reclamaciones por garantías posventa en proyectos de vivienda entregados por una constructora en la ciudad de Cali. A partir del análisis de bases de datos históricas del sistema CRM, información de entregas de inmuebles, características técnicas de los proyectos, tipo de acabado y variables contextuales exploratorias, se buscó estimar la cantidad esperada, la categoría técnica y el momento de ocurrencia de las reclamaciones. El trabajo incluyó tareas de limpieza, integración y transformación de datos, homologación de proyectos y categorías de daño, construcción de la exposición mensual de inmuebles, ingeniería de características, selección de variables relevantes y evaluación de modelos supervisados de regresión. El modelo seleccionado fue XGBoost con variables de historial reciente, debido a que presentó el mejor equilibrio general entre las métricas evaluadas, incluyendo MAE, RMSE, R², MAPE sobre observaciones positivas y comparación entre totales reales y predichos. Como resultado, el modelo permitió generar predicciones futuras para apoyar la planeación operativa del área de posventa; para 2026 se estimó una carga aproximada de 4.247 locativas, con análisis por mes, proyecto y padre/capítulo técnico. En un sector como el de la construcción, con una gestión posventa tradicionalmente reactiva y con oportunidades de fortalecimiento en el uso analítico de los datos, esta propuesta representa una aplicación práctica de ciencia de datos para anticipar cargas de atención, priorizar recursos, identificar categorías críticas y apoyar la toma de decisiones basada en evidencia. El proyecto contribuye al fortalecimiento de la gestión proactiva de garantías y a la transformación digital del proceso posventa, dejando como producto un modelo predictivo reproducible y resultados estructurados para su consulta mediante una herramienta de visualización.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent70 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5684
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectConstrucciónspa
dc.subjectAnalítica predictivaspa
dc.subjectModelos de conteospa
dc.subjectXGBoostspa
dc.subjectPredicción de demandaspa
dc.subjectConstructioneng
dc.subjectPredictive analyticseng
dc.subjectCount data modelingeng
dc.subjectDemand forecastingeng
dc.titleModelo analítico para la predicción de garantías posventa en proyectos residenciales: aplicación en una empresa constructora colombianaspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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