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dc.contributor | Rusu, Cristian Alexandru | ||
dc.contributor | Roncagliolo De la Horra, Silvana Paola | ||
dc.creator | Guzmán Suazo, Daniel Esteban | ||
Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-20T23:52:52Z | |
Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-20T23:52:52Z | |
Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-20 | |
Resumen | dc.description | <p>En la presente investigación se identificaron técnicas y fundamentos de la Minería de Datos, Ciencia de los Servicios, Usabilidad, Experiencia del Usuario, Experiencia del Consumidor, entre otras, con el objetivo de tener conocimiento previo al tema fundamental de este estudio, el cual consiste en identificar tendencias en opiniones vertidas por clientes de hoteles a través de agencias virtuales de alojamiento. Para cumplir a cabalidad con este objetivo, en primer lugar se escogió un caso de estudio -Hotelclub.com-, en segundo lugar, se analizó la estructura de este sitio web elegido, específicamente su código HTML, realizando Minería Web de Contenido, es decir, extrayendo la información almacenada en el sitio. Para poder realizar la Minería Web de Contenido, fue necesario desarrollar una herramienta que se conectara al sitio web y extrajera estos datos. El formato obtenido de los datos en esta herramienta fue de dos formas, la primera fue mostrando los datos a través de ventanas de la aplicación y la segunda a través de un archivo Excel generado. Con este archivo Excel obtenido, se realizaron análisis de estadística descriptiva, análisis de correlación a través de las pruebas de Spearman p, para encontrar relaciones entre los datos y por último la prueba no paramétrica de Kruskall Wallis H que permite saber si existen diferencias significativas entre los distintos datos analizados</p> | |
Resumen | dc.description | <p>The study’s aim is to analyse customers’ opinions about hospitality services express through the web. Thus, this research is based on the use of data mining service science as the main and fundamental data collection in order to identify trends in opinions expressed by customers through virtual hotels accommodation agencies. To faithfully fulfil this goal, first a case study was carried on Hotelclub.com. Secondly, the structure of this web site was chosen and then the specifically HTML code was analysed. Web Mining Content was chosen to extract the information stored on the site. To apply the Web Content Mining was necessary to develop a tool that will connect to the website and to extract this data. The format of the data obtained in this tool has two forms, the first was showing data through application windows and the second via an Excel file generated. With this Excel file obtained, analysis of descriptive statistics, correlation analysis through tests Spearman p were conducted to find the nonparametric Kruskal Wallis H that lets you know if there are significant differences relationships between data and finally between the various data analysed</p> | |
Resumen | dc.description | last modification | |
Resumen | dc.description | Licenciado en Ciencias de la Ingeniería | |
Resumen | dc.description | Ingeniero Civil en Informáticatítulo | |
Resumen | dc.description | INGENIERIA CIVIL INFORMATICA | |
Resumen | dc.description | <p>En la presente investigación se identificaron técnicas y fundamentos de la Minería de Datos, Ciencia de los Servicios, Usabilidad, Experiencia del Usuario, Experiencia del Consumidor, entre otras, con el objetivo de tener conocimiento previo al tema fundamental de este estudio, el cual consiste en identificar tendencias en opiniones vertidas por clientes de hoteles a través de agencias virtuales de alojamiento. Para cumplir a cabalidad con este objetivo, en primer lugar se escogió un caso de estudio -Hotelclub.com-, en segundo lugar, se analizó la estructura de este sitio web elegido, específicamente su código HTML, realizando Minería Web de Contenido, es decir, extrayendo la información almacenada en el sitio. Para poder realizar la Minería Web de Contenido, fue necesario desarrollar una herramienta que se conectara al sitio web y extrajera estos datos. El formato obtenido de los datos en esta herramienta fue de dos formas, la primera fue mostrando los datos a través de ventanas de la aplicación y la segunda a través de un archivo Excel generado. Con este archivo Excel obtenido, se realizaron análisis de estadística descriptiva, análisis de correlación a través de las pruebas de Spearman p, para encontrar relaciones entre los datos y por último la prueba no paramétrica de Kruskall Wallis H que permite saber si existen diferencias significativas entre los distintos datos analizados</p> | |
Resumen | dc.description | <p>The study’s aim is to analyse customers’ opinions about hospitality services express through the web. Thus, this research is based on the use of data mining service science as the main and fundamental data collection in order to identify trends in opinions expressed by customers through virtual hotels accommodation agencies. To faithfully fulfil this goal, first a case study was carried on Hotelclub.com. Secondly, the structure of this web site was chosen and then the specifically HTML code was analysed. Web Mining Content was chosen to extract the information stored on the site. To apply the Web Content Mining was necessary to develop a tool that will connect to the website and to extract this data. The format of the data obtained in this tool has two forms, the first was showing data through application windows and the second via an Excel file generated. With this Excel file obtained, analysis of descriptive statistics, correlation analysis through tests Spearman p were conducted to find the nonparametric Kruskal Wallis H that lets you know if there are significant differences relationships between data and finally between the various data analysed</p> | |
Formato | dc.format | ||
Lenguaje | dc.language | spa | |
dc.rights | autorizado | ||
dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-6500/UCD6597_01.pdf | ||
Materia | dc.subject | GESTION DE SERVICIOS | |
Materia | dc.subject | Planificación estratégica | |
Materia | dc.subject | CLIENTES | |
Materia | dc.subject | Data mining | |
Materia | dc.subject | MINERIA DE DATOS | |
Title | dc.title | Minería de datos sobre opiniones de clientes en agencias virtuales de alojamiento | |
Tipo | dc.type | texto |
Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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