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 o...

Full description

Autores:
Pabuena Villarreal, Liliana
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/4771
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/4771
Palabra clave:
Industrias de servicios
Servicios de información en turismo
Comercio turístico
Observatorio de turismo
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Description
Summary: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.