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Prototipo computacional para identificar patrones de comportamiento de usuarios de servicio a domicilio aplicando minería de datos
dc.contributor.advisor | Hernández Cáceres, Javier | spa |
dc.contributor.advisor | Sanguino Galvis, Sandra Cristina | spa |
dc.contributor.advisor | Quintero Duque, Carlos Augusto | spa |
dc.contributor.author | Santamaría Parra, Pablo Andrés | spa |
dc.date.accessioned | 2020-06-26T17:56:09Z | |
dc.date.available | 2020-06-26T17:56:09Z | |
dc.date.issued | 2008 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12749/1233 | |
dc.description.abstract | El 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.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | * |
dc.title | Prototipo computacional para identificar patrones de comportamiento de usuarios de servicio a domicilio aplicando minería de datos | spa |
dc.title.translated | Computational prototype to identify behavior patterns of home service users applying data mining | eng |
dc.degree.name | Ingeniero de Sistemas | spa |
dc.coverage | Bucaramanga (Colombia) | spa |
dc.publisher.grantor | Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB | spa |
dc.rights.local | Abierto (Texto Completo) | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad Ingeniería | spa |
dc.publisher.program | Pregrado Ingeniería de Sistemas | spa |
dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.type.local | Trabajo de Grado | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
dc.subject.keywords | Systems engineering | eng |
dc.subject.keywords | Data mining | eng |
dc.subject.keywords | Characteristics of information users | eng |
dc.subject.keywords | Services to information users | eng |
dc.subject.keywords | Information storage systems | eng |
dc.subject.keywords | Information retrieval systems | eng |
dc.subject.keywords | Investigations | eng |
dc.subject.keywords | Automation | eng |
dc.subject.keywords | Algorithms | eng |
dc.subject.keywords | Data mining | eng |
dc.subject.keywords | Behavioral Patterns | eng |
dc.identifier.instname | instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB | spa |
dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional UNAB | spa |
dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
dc.relation.references | Santamaría 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 UNAB | spa |
dc.relation.references | Algoritmos 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.references | Apriori 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.references | El 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.references | Fases de la Minería de Datos. Disponible en: http://www.daedalus.es/AreasMDFases-E.php Visitada: 14 de Agosto de 2007 | spa |
dc.relation.references | GLASS, 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.references | HAND, David, MANNILA, Heikki, SMYTH, Padhraic. Principles of Data Mining. Bradford. 2001. | spa |
dc.relation.references | HAN, Jiawei, KAMBER, Micheline. Data Mining Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers. 2001. | spa |
dc.relation.references | HERNANDEZ ORALLO, José, RAMIREZ QUINTANA, Maria José, FERRI RAMÍREZ, César. Introducción a la Minería de Datos. Pearson Prentice Hall. 2004. | spa |
dc.relation.references | Netcraft. Disponible en: http://news.netcraft.com/ Visitada: 27 de Septiembre de 2007 Autor: Netcraft LTD. | spa |
dc.relation.references | PHP: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.references | The 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.references | VALENTINE, Chelsea, MINNICK, Chris. XHTML. Prentice Hall. 2001. | spa |
dc.contributor.cvlac | https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000817864 | * |
dc.subject.lemb | Ingeniería de sistemas | spa |
dc.subject.lemb | Minería de datos | spa |
dc.subject.lemb | Características de los usuarios de información | spa |
dc.subject.lemb | Servicios a usuarios de información | spa |
dc.subject.lemb | Sistemas de almacenamiento de información | spa |
dc.subject.lemb | Sistemas de recuperación de información | spa |
dc.subject.lemb | Investigaciones | spa |
dc.subject.lemb | Automatización | spa |
dc.description.abstractenglish | The 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.proposal | Algoritmos | spa |
dc.subject.proposal | Minería de datos | spa |
dc.subject.proposal | Patrones de Comportamiento | spa |
dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/TP | |
dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia | * |
dc.coverage.campus | UNAB Campus Bucaramanga | spa |
dc.description.learningmodality | Modalidad Presencial | spa |
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