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https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/12618
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 |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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