Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Briñez de León, Juan CarlosHurtado Giraldo, MateoGiraldo Duque, Santiago2024-11-162024-11-162024https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5418Este trabajo de grado, titulado “Sistema Para Mejorar la Eficiencia de las Campañas de Marketing al Dirigirlas a Segmentos de Clientes Específicos, Utilizando Estrategias de Machine Learning”, está diseñado con algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) por medio de un modelo de Machine Learning (ML) enfocado en el análisis de datos. Con el cual se realiza un sistema de recomendaciones de paquetes de viajes y negocios en base a la segmentación de grupos por medio del Clustering que es una herramienta del Aprendizaje No supervisado. El análisis de datos inicia con la revisión de la información hallada en el DataSet. Este proyecto involucra la recolección y depuración de datos históricos relacionados con los viajes realizados por los usuarios de una aerolínea. Al realizarse el análisis, se implementa algoritmos de Machine Learning (ML), tales como depuración y clasificación, al tener los datos organizados se usa el proceso de Clustering que permite segmentar los datos en grupos homogéneos para realizar una mejor recomendación en base al perfil del nuevo cliente ingresado.36 p.application/pdfspaDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024Inteligencia artificialDataSetAnálisis de datosMarketingSegmentación de clientesClusteringAprendizaje No SupervisadoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)Análisis de datosMarketing