Tendencias y características de los viajeros que visitan la ciudad de Bucaramanga. Una solución de inteligencia de negocios basada en minería de datos
El sector del turismo es uno de los más grandes e importantes a nivel mundial, generando aproximadamente 212 millones de empleos, contribuyendo así al PIB de muchos países. La ciudad de Bucaramanga no cuenta actualmente con u observatorio de turismo ni estudios sobre los viajeros, en comparación a...
| Autor Principal: | Pabuena Villarreal, Liliana |
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| Formato: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad Santo Tomás
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://hdl.handle.net/11634/4771 |
| Etiquetas: |
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| Sumario: |
El sector del turismo es uno de los más grandes e importantes a nivel mundial, generando aproximadamente 212 millones de empleos, contribuyendo así al PIB de muchos países.
La ciudad de Bucaramanga no cuenta actualmente con u observatorio de turismo ni estudios sobre los viajeros, en comparación a otras ciudades importantes donde en estos observatorios se tienen en cuenta actores de turismo como los prestadores de servicios hoteleros, restaurantes, comercio, cultura, etc. Las entidades encargadas del Turismo de Bucaramanga no cuentan con dicho análisis de las variables pues no existe información recopilada sobre esto.
Por esto se realizó un análisis de la ciudad que permita determinar datos estadísticos como: procedencia de los visitantes, motivo del viaje, servicios utilizados, lugar de alimentación, tipo de transporte utilizado, nivel de satisfacción en la ciudad, costo de la ciudad, entre otras variables.
Con los datos recopilados se realizó una segmentación y descripción de hábitos de los viajeros realizando un análisis de clúster, posteriormente se clasificaron de acuerdo a las tendencias y características aplicando reglas de asociación, y finalmente se agruparon por el nivel de gastos, percepción y satisfacción luego de visitar la ciudad por medio de un análisis de clúster.
Este proceso de extracción del conocimiento se desarrolló utilizando la metodología CRISP-DM y fue implementado sobre el uso libre de la aplicación SPSS y WEKA, y comprende la recolección de la información y extracción de esta con ayuda de la base de datos diseñada para tal fin, su transformación, validación, cálculo de clúster y reglas de asociación. |
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