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dc.contributor.advisorHernández Cáceres, Javierspa
dc.contributor.advisorSanguino Galvis, Sandra Cristinaspa
dc.contributor.advisorQuintero Duque, Carlos Augustospa
dc.contributor.authorSantamaría Parra, Pablo Andrésspa
dc.date.accessioned2020-06-26T17:56:09Z
dc.date.available2020-06-26T17:56:09Z
dc.date.issued2008
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/1233
dc.description.abstractEl prototipo computacional objeto de la presente investigación pretende analizar patrones de comportamiento de usuarios de servicio a domicilio con el objetivo de servir como herramienta a los establecimientos comerciales que deseen seleccionar los clientes a los que les envían promociones o descubrir los hábitos de compra de la población, para poder predecir su comportamiento. Para lograr este fin es utilizada la Minería de Datos, donde se aplican diferentes técnicas multivariadas, analizando así los patrones de comportamiento de los clientes. La primera técnica que se utiliza es el análisis de componentes principales, que permite reducir las variables a estudiar, generando nuevas variables conocidas como componentes principales. Estos componentes permiten analizar toda la información empleando menos variables. Luego se utilizan dos algoritmos de agrupación (cluster) para identificar la afinidad de los clientes con determinados productos, lo que permitirá dirigir las promociones hacia los clientes que realmente se interesarán. Además se hace uso de la técnica de reglas de asociación para predecir patrones interesantes de compra, donde se determina la relación que existe entre la compra de un producto con la de otro. Adicionalmente, la metodología de Data Warehouse utilizada para elaborar el almacén de datos, permite recopilar información histórica bajo un esquema que facilita la consulta de los datos para su análisis. Proporcionando así a los establecimientos una solución que les permite almacenar y analizar la información de sus clientes. El prototipo esta desarrollado para trabajar en la web, convirtiéndose así en la base de una herramienta comercial cuyos beneficios se verán reflejados directamente en el desempeño comercial de las empresas.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.titlePrototipo computacional para identificar patrones de comportamiento de usuarios de servicio a domicilio aplicando minería de datosspa
dc.title.translatedComputational prototype to identify behavior patterns of home service users applying data miningeng
dc.degree.nameIngeniero de Sistemasspa
dc.coverageBucaramanga (Colombia)spa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería de Sistemasspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.localTrabajo de Gradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.subject.keywordsSystems engineeringeng
dc.subject.keywordsData miningeng
dc.subject.keywordsCharacteristics of information userseng
dc.subject.keywordsServices to information userseng
dc.subject.keywordsInformation storage systemseng
dc.subject.keywordsInformation retrieval systemseng
dc.subject.keywordsInvestigationseng
dc.subject.keywordsAutomationeng
dc.subject.keywordsAlgorithmseng
dc.subject.keywordsData miningeng
dc.subject.keywordsBehavioral Patternseng
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.relation.referencesSantamaría Parra, Pablo Andrés, Hernández Cáceres, Javier (2008). Prototipo computacional para identificar patrones de comportamiento de usuarios de servicio a domicilio aplicando minería de datos. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.relation.referencesAlgoritmos de Minería de Datos programados en Java y en C, proporcionados por el docente Javier Hernández Cáceres. Consultados: 25 de Febrero de 2008.spa
dc.relation.referencesApriori Algorithm. Disponible en: http://www.cs.sunysb.edu/~cse634/lecture_notes/07apriori.pdf Visitada: 25 de Febrero de 2008 Autor: WASILEWSKA, Anita.spa
dc.relation.referencesEl Proceso de Descubrimiento de Conocimiento a Partir de Bases de Datos. Available from Internet: <http://wwwdi.ujaen.es/asignaturas/dm/tema2.pdf> [Cited 28 de Octubre de 2007].spa
dc.relation.referencesFases de la Minería de Datos. Disponible en: http://www.daedalus.es/AreasMDFases-E.php Visitada: 14 de Agosto de 2007spa
dc.relation.referencesGLASS, Michale, SCOUARNEC, Yann Le, NARAMORE, Elizabeth, MAILER, Gary, STOLZ, Jeremy, GERNER, Jason. Desarrollo Web con PHP, Apache y MySQL. Anaya Multimedia. 2004.spa
dc.relation.referencesHAND, David, MANNILA, Heikki, SMYTH, Padhraic. Principles of Data Mining. Bradford. 2001.spa
dc.relation.referencesHAN, Jiawei, KAMBER, Micheline. Data Mining Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers. 2001.spa
dc.relation.referencesHERNANDEZ ORALLO, José, RAMIREZ QUINTANA, Maria José, FERRI RAMÍREZ, César. Introducción a la Minería de Datos. Pearson Prentice Hall. 2004.spa
dc.relation.referencesNetcraft. Disponible en: http://news.netcraft.com/ Visitada: 27 de Septiembre de 2007 Autor: Netcraft LTD.spa
dc.relation.referencesPHP:Introducción.Disponibleen:http://www.php.net/manual/es/introduction.php#intro-whatis Visitada: 5 de Septiembre de 2007 Autor: The PHP Group.spa
dc.relation.referencesThe Web Page Of Chemometrics - Reconhecimento de Padrões. Disponible en: http://www.dq.fct.unl.pt/QOF/chem9.html Visitada: 27 de Septiembre de 2007. Autor: QOF Group.spa
dc.relation.referencesVALENTINE, Chelsea, MINNICK, Chris. XHTML. Prentice Hall. 2001.spa
dc.contributor.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000817864*
dc.subject.lembIngeniería de sistemasspa
dc.subject.lembMinería de datosspa
dc.subject.lembCaracterísticas de los usuarios de informaciónspa
dc.subject.lembServicios a usuarios de informaciónspa
dc.subject.lembSistemas de almacenamiento de informaciónspa
dc.subject.lembSistemas de recuperación de informaciónspa
dc.subject.lembInvestigacionesspa
dc.subject.lembAutomatizaciónspa
dc.description.abstractenglishThe computational prototype object of the present investigation tries to analyze patterns of behavior of users of home service with the aim of serving as a tool to commercial establishments that wish to select the customers to whom they send promotions or discover the purchasing habits of the population , in order to predict their behavior. To achieve this end, Data Mining is used, where different multivariate techniques are applied, thus analyzing customer behavior patterns. The first technique used is principal component analysis, which allows reducing the variables to be studied, generating new variables known as principal components. These components allow you to analyze all the information using fewer variables. Then, two clustering algorithms are used to identify the affinity of customers with certain products, which will allow promotions to be directed towards the customers who will really be interested. In addition, the association rules technique is used to predict interesting purchasing patterns, where the relationship between the purchase of one product and that of another is determined. Additionally, the Data Warehouse methodology used to prepare the data warehouse, allows to collect historical information under a scheme that facilitates the consultation of the data for analysis. Thus providing establishments with a solution that allows them to store and analyze their customers' information. The prototype is developed to work on the web, thus becoming the basis of a commercial tool whose benefits will be directly reflected in the commercial performance of companies.eng
dc.subject.proposalAlgoritmosspa
dc.subject.proposalMinería de datosspa
dc.subject.proposalPatrones de Comportamientospa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*


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