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Algoritmo computacional, para la predicción de nivel de satisfacción de compra de un usuario, utilizando estrategias de machine learning

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dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorAguirre Aristizábal, Daniel David
dc.date.accessioned2024-11-16T14:46:06Z
dc.date.available2024-11-16T14:46:06Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl presente trabajo se enfoca en brindar una solución a una pequeña cadena de supermercados llamada Merk+, en la predicción de las calificaciones brindadas por sus clientes, en aras de mejorar el servicio brindado y realizar estrategias que permitan a Merk+ tomar mejores decisiones. Dentro del análisis comenzamos con una breve descripción de la situación de Merk+, para posteriormente, con base a la data brindada por la cadena de supermercados; dentro de estos datos podemos encontrar el tipo de datos de nuestras variables, cantidad de personas por género, mapa de correlaciones, gráfico de bigotes, entre otros gráficos y tablas con información, la cual fue previamente limpiada y normalizada con el fin de evitar outliers que puedan afectar nuestro análisis. Con base a nuestro análisis, hemos entregado el uso de algoritmos de clustering y de regresión de datos con múltiples entradas. En el proceso de clustering segmentaremos nuestros clientes o compras, con el fin de poder identificar un factor común que pueda afectar las calificaciones que está entregando los clientes. En cuanto a la regresión de datos con múltiples entradas, le permitirá a Merk+ proyectar la posible calificación por parte del usuario con base a los artículos comprados, método de pago, sucursal de la compra, entre otros. Con esto se busca que Merk+ pueda brindar un mejor servicio para sus clientes y así mismo destacar entre su competencia.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.format.extent30 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5421
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeArmenia (Quindío, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectRecomendaciónspa
dc.subjectSistemas de recomendaciónspa
dc.subjectClusteringspa
dc.subjectIAspa
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectMachine Learningspa
dc.subjectRegresión con múltiples entradasspa
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lembSatisfacción del consumidor
dc.subject.lembAnálisis de datos
dc.titleAlgoritmo computacional, para la predicción de nivel de satisfacción de compra de un usuario, utilizando estrategias de machine learningspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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