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Título : 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
Director: Salazar Fierro, Fausto Alberto
Autor : Pérez Paspuel, Brayan Guillermo
Tipo docuemento: bachelorThesis
Palabras clave : COMERCIO ELECTRÓNICO;ESTUDIO DE MERCADO;BICICLETA;ACCESORIOS
Fecha de publicación : 11-jul-2022
Fecha de creación : 6-jul-2022
Resumen : 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.
Descripción : 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
Ubicación: 04/ISC/ 633
Ciudad. País: Tulcán, Ecuador
Grado Académico: Ingeniería
Código MFN : 0000039323
Carrera Profesional: Sistemas Computacionales
Aparece en las colecciones: Ing. en Sistemas Computacionales

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