(Magister en Ciencia de Datos)

En el contexto actual del mercado automotriz en Colombia existe una exorbitante subida de precios
de vehículos de segunda mano y a falta de herramientas estructuradas para acceder de forma rápida
y confiable a la información del mercado de usados, se hace necesario crear un conjunto de datos
centralizado que refleje el inventario ofrecido en la web. Con el propósito de facilitar la
comparación, recopilación y toma de decisiones en el proceso de compra-venta de segunda mano,
se desarrolló una herramienta de comparación automatizada que utiliza la técnica de Web Scraping
para extraer información de la WEB y crea un motor de benchmarking que compara el stock
disponible en la WEB con la Guía Fasecolda y las características seleccionadas por el usuario. La
metodología empleada sigue el enfoque Knowledge Discovery in Data Set que contiene un código
de scraping, análisis de similitud de texto, predicciones estadísticas de serie de tiempo y un modelo
basado en árboles de decisión.
De esta forma los resultados de la herramienta son satisfactorios ya que ofrece al usuario dos
opciones de acuerdo con las características buscadas del automotor a comprar, comparando los
precios ofrecidos y los precios regulados estimados. La primera opción es un vehículo económico
que se ajusta al precio regulado mientras que la segunda opción es un vehículo con bajo kilometraje
y el precio más económico en el mercado en línea. Estos resultados se logran gracias a la eficiente
extracción de información, ingeniería de variables, análisis de texto de similitud, análisis de serie
de tiempo bajo metodologías estadísticas y el modelo de decisión de precios estilo benchmarking.
Sin embargo, se recomienda explorar un framework más completo para una experiencia más
personalizada