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Análisis computacional de datos en un restaurante para análisis de utilidades y satisfacción de servicio al cliente, utilizando algoritmos de machine learning

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dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorLeón Pulgarín, Cristian Andrés
dc.contributor.authorEstrada Salgado, Mairym Mishell
dc.contributor.authorCaro Román, Diana Marcela
dc.date.accessioned2025-01-09T20:09:27Z
dc.date.available2025-01-09T20:09:27Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEn el presente trabajo se aplica el análisis mediante Técnica profesionals de Machine Learning para estudiar la relación entre datos de utilidades y la satisfacción del cliente en el restaurante ATICO, con el objetivo de identificar patrones en el comportamiento de consumo y optimizar la experiencia a través de un sistema de recomendaciones. Para ello, se utiliza modelos predictivos que permiten predecir la relación entre variables como el valor monetario de los platos vendidos, el nivel de servicio y la percepción de los clientes en términos de satisfacción. El estudio comienza con la recopilación de datos históricos del restaurante ATICO y su análisis preliminar utilizando Técnica profesionals de limpieza, transformación y preparación de datos para asegurar la calidad de la información. Luego, se implementa algoritmos de Machine Learning, destacando el modelo KNM y Técnica profesionals de regresión para establecer patrones de consumo y su influencia en la satisfacción del cliente. Además del análisis estadístico, se realizan simulaciones predictivas utilizando estos modelos para validar las conclusiones respecto a las utilidades futuras y la percepción de los clientes, ajustando la información a partir de patrones históricos de consumo. Como resultado, el modelo permite anticipar tendencias y proyecciones relacionadas con la satisfacción y el comportamiento de los clientes en función de los datos procesados. Este análisis no solo proporciona una herramienta estratégica para la toma de decisiones informadas dentro del restaurante ATICO, sino que también propone la implementación de sistemas de recomendación para personalizar servicios y mejorar la experiencia de los clientes, generando un impacto positivo en la operación y rentabilidad del establecimiento.
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.description.degreenameEspecialista en Dirección de Operaciones y Mejoramiento Continuospa
dc.format.extent29 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5770
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.placePereira (Risaralda, Colombia)spa
dc.publisher.programEspecialización en Dirección de Operaciones y Mejoramiento Continuospa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025spa
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.subjectMachine learningspa
dc.subjectSatisfacción del clientespa
dc.subjectAnálisis de datosspa
dc.subjectRegresiónspa
dc.subjectAlgoritmos de Machine learningspa
dc.subjectKNMspa
dc.subjectPredicciónspa
dc.subjectSistema de recomendaciónspa
dc.subjectAprendizaje automatizadospa
dc.subject.lembModelos de regresión
dc.subject.lembAlgoritmos
dc.subject.lembAutomatización
dc.titleAnálisis computacional de datos en un restaurante para análisis de utilidades y satisfacción de servicio al cliente, utilizando algoritmos de machine learningspa
dc.typeTrabajo de grado - Especializaciónspa
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 - Especialización
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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