Propuesta de modelo predictivo para determinar preferencias y factores que influyen en el consumo de cerveza artesanal en mujeres
Dado el notable crecimiento en el consumo de cerveza artesanal, el presente trabajo de investigación propone un modelo para predecir preferencias y factores influyentes en el consumo de cerveza artesanal en la población femenina colombiana, utilizando una de las ramas del Machine Learning conocida c...
- Autores:
-
Palencia Argel, Marcela Patricia
Roncancio Lucas, Oscar Daniel
Bustos Astaiza|, Diana Marcela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad EAN
- Repositorio:
- Biblioteca Digital Minerva - Repositorio EAN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.universidadean.edu.co:10882/13957
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10882/13957
- Palabra clave:
- Aprendizaje automático
Cerveza artesanal
Inclusión
machine learning
craft beer
inclusion
Mercadeo - investigaciones
Gestión de negocios
Evaluación de proyectos
Consumo de bebidas alcohólicas
- Rights
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
id |
REAN2_296c02b38db61a42ae0b86ebca1f6567 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repository.universidadean.edu.co:10882/13957 |
network_acronym_str |
REAN2 |
network_name_str |
Biblioteca Digital Minerva - Repositorio EAN |
repository_id_str |
|
dc.title.spa.fl_str_mv |
Propuesta de modelo predictivo para determinar preferencias y factores que influyen en el consumo de cerveza artesanal en mujeres |
dc.title.titleenglish.none.fl_str_mv |
Proposal for a predictive model to determine preferences and factors that influence craft beer consumption in women |
title |
Propuesta de modelo predictivo para determinar preferencias y factores que influyen en el consumo de cerveza artesanal en mujeres |
spellingShingle |
Propuesta de modelo predictivo para determinar preferencias y factores que influyen en el consumo de cerveza artesanal en mujeres Aprendizaje automático Cerveza artesanal Inclusión machine learning craft beer inclusion Mercadeo - investigaciones Gestión de negocios Evaluación de proyectos Consumo de bebidas alcohólicas |
title_short |
Propuesta de modelo predictivo para determinar preferencias y factores que influyen en el consumo de cerveza artesanal en mujeres |
title_full |
Propuesta de modelo predictivo para determinar preferencias y factores que influyen en el consumo de cerveza artesanal en mujeres |
title_fullStr |
Propuesta de modelo predictivo para determinar preferencias y factores que influyen en el consumo de cerveza artesanal en mujeres |
title_full_unstemmed |
Propuesta de modelo predictivo para determinar preferencias y factores que influyen en el consumo de cerveza artesanal en mujeres |
title_sort |
Propuesta de modelo predictivo para determinar preferencias y factores que influyen en el consumo de cerveza artesanal en mujeres |
dc.creator.fl_str_mv |
Palencia Argel, Marcela Patricia Roncancio Lucas, Oscar Daniel Bustos Astaiza|, Diana Marcela |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Figueroa Hernandez, Diana Paola |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Palencia Argel, Marcela Patricia Roncancio Lucas, Oscar Daniel Bustos Astaiza|, Diana Marcela |
dc.subject.spa.fl_str_mv |
Aprendizaje automático Cerveza artesanal Inclusión |
topic |
Aprendizaje automático Cerveza artesanal Inclusión machine learning craft beer inclusion Mercadeo - investigaciones Gestión de negocios Evaluación de proyectos Consumo de bebidas alcohólicas |
dc.subject.subjectenglish.spa.fl_str_mv |
machine learning craft beer inclusion |
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv |
Mercadeo - investigaciones Gestión de negocios Evaluación de proyectos Consumo de bebidas alcohólicas |
description |
Dado el notable crecimiento en el consumo de cerveza artesanal, el presente trabajo de investigación propone un modelo para predecir preferencias y factores influyentes en el consumo de cerveza artesanal en la población femenina colombiana, utilizando una de las ramas del Machine Learning conocida como aprendizaje supervisado. Basado en la revisión documental se diseñó una encuesta como herramienta de recolección de datos, y se realizó una propuesta de modelo predictivo utilizando algoritmos como Decision Trees y Random Forest para analizar los datos en una futura implementación. Los hallazgos indican que las mujeres prefieren sabores suaves y afrutados, y enfrentan barreras como la percepción de la cerveza artesanal como una bebida predominantemente masculina. El modelo predictivo desarrollado podría proporcionar a las cervecerías artesanales herramientas basadas en datos para desarrollar productos y estrategias de marketing inclusivas. Con esta propuesta se busca generar datos reales sobre las preferencias de las mujeres y facilitar una mayor participación femenina en el mercado de la cerveza artesanal, contribuyendo al crecimiento y diversificación de este sector en Colombia. |
publishDate |
2024 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-08-15T15:44:35Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-08-15T15:44:35Z |
dc.date.created.none.fl_str_mv |
2024-07-29 |
dc.type.none.fl_str_mv |
Bachelor Thesis |
dc.type.local.spa.fl_str_mv |
Tesis de especialización |
dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10882/13957 |
dc.identifier.local.none.fl_str_mv |
BDM-PGPC |
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad Ean |
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minerva |
dc.identifier.repourl.none.fl_str_mv |
repourl:https://repository.ean.edu.co/ |
url |
http://hdl.handle.net/10882/13957 |
identifier_str_mv |
BDM-PGPC instname:Universidad Ean reponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minerva repourl:https://repository.ean.edu.co/ |
dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ |
dc.rights.local.spa.fl_str_mv |
Abierto (Texto Completo) |
dc.rights.creativecommons.*.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ Abierto (Texto Completo) Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.format.none.fl_str_mv |
pdf |
dc.format.extent.spa.fl_str_mv |
68 páginas |
dc.format.medium.spa.fl_str_mv |
Recurso electrónico |
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Especialización en Gerencia de Procesos y Calidad |
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería |
institution |
Universidad EAN |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.universidadean.edu.co/bitstreams/791ef140-f3af-43c2-86c1-9a084296d220/download https://repository.universidadean.edu.co/bitstreams/7a2bf02f-c214-478d-bf5a-be5a89bc5ec3/download https://repository.universidadean.edu.co/bitstreams/20a84668-6903-4299-a850-05e41a0f18a6/download https://repository.universidadean.edu.co/bitstreams/e631d720-d6da-4414-9d26-915cbf99cdd9/download https://repository.universidadean.edu.co/bitstreams/ced8f5a1-ce24-4c5d-97c6-fa4cd0b12a6b/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
a0a3699fb69b03fffc7c76239390b6e3 145c2cb957e5f8810b08213d4af4e51e 71a49cad2fc349181ef453d138fd540e 5424fe582ab86dbe084a352c77fbcc0d a7636d35598ae3eee2ac073a4668722e |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital Minerva EAN |
repository.mail.fl_str_mv |
soporte@infotegra.com |
_version_ |
1814110057988620288 |
spelling |
Figueroa Hernandez, Diana Paola9a8f01ed-856d-491c-a320-752494e4bc75Palencia Argel, Marcela Patricia8f9379be-516d-47fa-b6ed-3adcd911c365Roncancio Lucas, Oscar Daniel5ed79a39-e06e-466c-912b-39397418ca4bBustos Astaiza|, Diana Marcela7fab7b35-a22d-4a8e-86c9-ebe5d1ae85c62024-08-15T15:44:35Z2024-08-15T15:44:35Z2024-07-29http://hdl.handle.net/10882/13957BDM-PGPCinstname:Universidad Eanreponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minervarepourl:https://repository.ean.edu.co/Dado el notable crecimiento en el consumo de cerveza artesanal, el presente trabajo de investigación propone un modelo para predecir preferencias y factores influyentes en el consumo de cerveza artesanal en la población femenina colombiana, utilizando una de las ramas del Machine Learning conocida como aprendizaje supervisado. Basado en la revisión documental se diseñó una encuesta como herramienta de recolección de datos, y se realizó una propuesta de modelo predictivo utilizando algoritmos como Decision Trees y Random Forest para analizar los datos en una futura implementación. Los hallazgos indican que las mujeres prefieren sabores suaves y afrutados, y enfrentan barreras como la percepción de la cerveza artesanal como una bebida predominantemente masculina. El modelo predictivo desarrollado podría proporcionar a las cervecerías artesanales herramientas basadas en datos para desarrollar productos y estrategias de marketing inclusivas. Con esta propuesta se busca generar datos reales sobre las preferencias de las mujeres y facilitar una mayor participación femenina en el mercado de la cerveza artesanal, contribuyendo al crecimiento y diversificación de este sector en Colombia.Given the notable growth in the consumption of craft beer, this research proposes a model to predict preferences and influencing factors in its consumption among the Colombian female population, using a branch of Machine Learning known as supervised learning. Based on the literature review, a survey was designed as a data collection tool, and a predictive model proposal was made using algorithms such as Decision Trees and Random Forest to analyze the data in a future implementation. The findings indicate that women prefer light and fruity flavors and face barriers such as the perception of craft beer as a predominantly male beverage. The developed predictive model could provide craft breweries with data-driven tools to develop inclusive products and marketing strategies. This proposal aims to generate real data on women's preferences and facilitate greater female participation in the craft beer market, contributing to the growth and diversification of this sector in Colombia.Especialista en Gerencia de Procesos y CalidadEspecializaciónpdf68 páginasRecurso electrónicoapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aprendizaje automáticoCerveza artesanalInclusiónmachine learningcraft beerinclusionMercadeo - investigacionesGestión de negociosEvaluación de proyectosConsumo de bebidas alcohólicasPropuesta de modelo predictivo para determinar preferencias y factores que influyen en el consumo de cerveza artesanal en mujeresProposal for a predictive model to determine preferences and factors that influence craft beer consumption in womenBachelor ThesisTesis de especializaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisEspecialización en Gerencia de Procesos y CalidadFacultad de IngenieríaORIGINALPalenciaMarcela2024.pdfPalenciaMarcela2024.pdfTesis de Especializaciónapplication/pdf1582706https://repository.universidadean.edu.co/bitstreams/791ef140-f3af-43c2-86c1-9a084296d220/downloada0a3699fb69b03fffc7c76239390b6e3MD51PalenciaMarcela2024_Anexo.pdfPalenciaMarcela2024_Anexo.pdfAutorización Publicaciónapplication/pdf770444https://repository.universidadean.edu.co/bitstreams/7a2bf02f-c214-478d-bf5a-be5a89bc5ec3/download145c2cb957e5f8810b08213d4af4e51eMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81876https://repository.universidadean.edu.co/bitstreams/20a84668-6903-4299-a850-05e41a0f18a6/download71a49cad2fc349181ef453d138fd540eMD53THUMBNAILPalenciaMarcela2024.pdf.jpgPalenciaMarcela2024.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5463https://repository.universidadean.edu.co/bitstreams/e631d720-d6da-4414-9d26-915cbf99cdd9/download5424fe582ab86dbe084a352c77fbcc0dMD54PalenciaMarcela2024_Anexo.pdf.jpgPalenciaMarcela2024_Anexo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg14251https://repository.universidadean.edu.co/bitstreams/ced8f5a1-ce24-4c5d-97c6-fa4cd0b12a6b/downloada7636d35598ae3eee2ac073a4668722eMD5510882/13957oai:repository.universidadean.edu.co:10882/139572024-08-16 03:01:12.864http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiaopen.accesshttps://repository.universidadean.edu.coBiblioteca Digital Minerva EANsoporte@infotegra.comTElDRU5DSUEgREUgVVNPIEFVVE9SSVpBQ0lPTiBERSBMT1MgQVVUT1JFUwoKUG9yIG1lZGlvIGRlbCBwcmVzZW50ZSBlc2NyaXRvIGF1dG9yaXpvIChhdXRvcml6YW1vcykgYSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBFYW4sIGEgbG9zIHVzdWFyaW9zIGRlIGxhIEJpYmxpb3RlY2EgZGUgbGEgVW5pdmVyc2lkYWQgRWFuIHkgYSBsb3MgdXN1YXJpb3MgZGUgYmFzZXMgZGUgZGF0b3MgeSBzaXRpb3Mgd2VicyBjb24gbG9zIGN1YWxlcyBsYSBJbnN0aXR1Y2nDs24gdGVuZ2EgY29udmVuaW8sIGEgZWplcmNlciBsYXMgc2lndWllbnRlcyBhdHJpYnVjaW9uZXMgc29icmUgbGEgb2JyYSBhbnRlcmlvcm1lbnRlIG1lbmNpb25hZGE6CgpBLglDb25zZXJ2YWNpw7NuIGRlIGxvcyBlamVtcGxhcmVzIGVuIGxhIEJpYmxpb3RlY2EgZGUgbGEgVW5pdmVyc2lkYWQgRWFuLgoKQi4JQ29tdW5pY2FjacOzbiBww7pibGljYSBkZSBsYSBvYnJhIHBvciBjdWFscXVpZXIgbWVkaW8sIGluY2x1eWVuZG8gSW50ZXJuZXQuCgpDLglSZXByb2R1Y2Npw7NuIGJham8gY3VhbHF1aWVyIGZvcm1hdG8gcXVlIHNlIGNvbm96Y2EgYWN0dWFsbWVudGUgbyBxdWUgc2UgY29ub3pjYSBlbiBlbCBmdXR1cm8uCgpELglRdWUgbG9zIGVqZW1wbGFyZXMgc2VhbiBjb25zdWx0YWRvcyBlbiBtZWRpbyBlbGVjdHLDs25pY28uCgpFLglJbmNsdXNpw7NuIGVuIGJhc2VzIGRlIGRhdG9zIG8gcmVkZXMgbyBzaXRpb3Mgd2ViIGNvbiBsb3MgY3VhbGVzIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIEVhbiB0ZW5nYSBjb252ZW5pbyBjb24gbGFzIG1pc21hcyBmYWN1bHRhZGVzIHkgbGltaXRhY2lvbmVzIHF1ZSBzZSBleHByZXNhbiBlbiBlc3RlIGRvY3VtZW50by4KCkYuCURpc3RyaWJ1Y2nDs24geSBjb25zdWx0YSBkZSBsYSBvYnJhIGEgbGFzIGVudGlkYWRlcyBjb24gbGFzIGN1YWxlcyBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBFYW4gdGVuZ2EgY29udmVuaW8uCgpDb24gZWwgZGViaWRvIHJlc3BldG8gZGUgbG9zIGRlcmVjaG9zIHBhdHJpbW9uaWFsZXMgeSBtb3JhbGVzIGRlIGxhIG9icmEsIGxhIHByZXNlbnRlIGxpY2VuY2lhIHNlIG90b3JnYSBhIHTDrXR1bG8gZ3JhdHVpdG8sIGRlIGNvbmZvcm1pZGFkIGNvbiBsYSBub3JtYXRpdmlkYWQgdmlnZW50ZSBlbiBsYSBtYXRlcmlhIHkgdGVuaWVuZG8gZW4gY3VlbnRhIHF1ZSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBFYW4gYnVzY2EgZGlmdW5kaXIgeSBwcm9tb3ZlciBsYSBmb3JtYWNpw7NuIGFjYWTDqW1pY2EsIGxhIGVuc2XDsWFuemEgeSBlbCBlc3DDrXJpdHUgaW52ZXN0aWdhdGl2byB5IGVtcHJlbmRlZG9yLgoKTWFuaWZpZXN0byAobWFuaWZlc3RhbW9zKSBxdWUgbGEgb2JyYSBvYmpldG8gZGUgbGEgcHJlc2VudGUgYXV0b3JpemFjacOzbiBlcyBvcmlnaW5hbCwgZWwgKGxvcykgc3VzY3JpdG9zIGVzIChzb24pIGVsIChsb3MpIGF1dG9yIChlcykgZXhjbHVzaXZvIChzKSwgZnVlIHByb2R1Y3RvIGRlIG1pIChudWVzdHJvKSBpbmdlbmlvIHkgZXNmdWVyem8gcGVyc29uYWwgeSBsYSByZWFsaXrDsyAoemFtb3MpIHNpbiB2aW9sYXIgbyB1c3VycGFyIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIGRlIHRlcmNlcm9zLCBwb3IgbG8gdGFudG8sIGxhIG9icmEgZXMgZGUgZXhjbHVzaXZhIGF1dG9yw61hIHkgdGVuZ28gKHRlbmVtb3MpIGxhIHRpdHVsYXJpZGFkIHNvYnJlIGxhIG1pc21hLiBFbiB2aXN0YSBkZSBsbyBleHB1ZXN0bywgYXN1bW8gKGFzdW1pbW9zKSBsYSB0b3RhbCByZXNwb25zYWJpbGlkYWQgc29icmUgbGEgZWxhYm9yYWNpw7NuLCBwcmVzZW50YWNpw7NuIHkgY29udGVuaWRvcyBkZSBsYSBvYnJhLCBleGltaWVuZG8gZGUgY3VhbHF1aWVyIHJlc3BvbnNhYmlsaWRhZCBhIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIEVhbiBwb3IgZXN0b3MgYXNwZWN0b3MuCg== |