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Title: Análisis de datos aplicando las técnicas de Data Mining (Reglas de Asociación y Clustering) para fortalecer el comercio electrónico descubriendo hábitos de compra de productos y accesorios de bicicletas en la ciudad de Tulcán
metadata.dc.contributor.advisor: Salazar Fierro, Fausto Alberto
Authors: Pérez Paspuel, Brayan Guillermo
metadata.dc.type: bachelorThesis
Keywords: COMERCIO ELECTRÓNICO;ESTUDIO DE MERCADO;BICICLETA;ACCESORIOS
Issue Date: 11-Jul-2022
metadata.dc.date.created: 6-Jul-2022
Abstract: En esta tesis se han analizado diferentes sets de datos tanto de compradores de bicicletas como datos demográficos de la población objetivo, con el fin de determinar el tamaño del mercado y el arquetipo de compradores de bicicletas para conocer la factibilidad de implementación de una tienda de bicicletas y accesorios. Para este fin se han validado herramientas estadísticas, proyecciones de la población, emparejamiento de datos, construcción de un prototipo, herramientas de visualización y finalmente algoritmos de modelamiento y pruebas para determinar el segmento de comprado-res. Como resultados se obtuvieron algunos datos importantes como: quienes son los mejores compradores; a que segmento de la población se debe enfocar; que tipos de productos son los más vendidos; edades y posible tamaño del mercado.
Description: Analizar los datos aplicando las técnicas de Data Mining (Reglas de asociación y Clustering) para fortalecer el comercio electrónico permitiendo descubrir hábitos de compra de productos y accesorios de bicicletas en la ciudad de Tulcán.
URI: http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/12618
metadata.dc.identifier.other: 04/ISC/ 633
metadata.dc.coverage: Tulcán, Ecuador
metadata.dc.description.degree: Ingeniería
metadata.dc.identifier.mfn: 0000039323
metadata.dc.contributor.deparment: Sistemas Computacionales
Appears in Collections:Ing. en Sistemas Computacionales

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