Prototipo computacional para identificar patrones de comportamiento de usuarios de servicio a domicilio aplicando minería de datos

El prototipo computacional objeto de la presente investigación pretende analizar patrones de comportamiento de usuarios de servicio a domicilio con el objetivo de servir como herramienta a los establecimientos comerciales que deseen seleccionar los clientes a los que les envían promociones o descubr...

Full description

Autores:
Santamaría Parra, Pablo Andrés
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2008
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/1233
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/1233
Palabra clave:
Systems engineering
Data mining
Characteristics of information users
Services to information users
Information storage systems
Information retrieval systems
Investigations
Automation
Algorithms
Data mining
Behavioral Patterns
Ingeniería de sistemas
Minería de datos
Características de los usuarios de información
Servicios a usuarios de información
Sistemas de almacenamiento de información
Sistemas de recuperación de información
Investigaciones
Automatización
Algoritmos
Minería de datos
Patrones de Comportamiento
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description El prototipo computacional objeto de la presente investigación pretende analizar patrones de comportamiento de usuarios de servicio a domicilio con el objetivo de servir como herramienta a los establecimientos comerciales que deseen seleccionar los clientes a los que les envían promociones o descubrir los hábitos de compra de la población, para poder predecir su comportamiento. Para lograr este fin es utilizada la Minería de Datos, donde se aplican diferentes técnicas multivariadas, analizando así los patrones de comportamiento de los clientes. La primera técnica que se utiliza es el análisis de componentes principales, que permite reducir las variables a estudiar, generando nuevas variables conocidas como componentes principales. Estos componentes permiten analizar toda la información empleando menos variables. Luego se utilizan dos algoritmos de agrupación (cluster) para identificar la afinidad de los clientes con determinados productos, lo que permitirá dirigir las promociones hacia los clientes que realmente se interesarán. Además se hace uso de la técnica de reglas de asociación para predecir patrones interesantes de compra, donde se determina la relación que existe entre la compra de un producto con la de otro. Adicionalmente, la metodología de Data Warehouse utilizada para elaborar el almacén de datos, permite recopilar información histórica bajo un esquema que facilita la consulta de los datos para su análisis. Proporcionando así a los establecimientos una solución que les permite almacenar y analizar la información de sus clientes. El prototipo esta desarrollado para trabajar en la web, convirtiéndose así en la base de una herramienta comercial cuyos beneficios se verán reflejados directamente en el desempeño comercial de las empresas.
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La primera técnica que se utiliza es el análisis de componentes principales, que permite reducir las variables a estudiar, generando nuevas variables conocidas como componentes principales. Estos componentes permiten analizar toda la información empleando menos variables. Luego se utilizan dos algoritmos de agrupación (cluster) para identificar la afinidad de los clientes con determinados productos, lo que permitirá dirigir las promociones hacia los clientes que realmente se interesarán. Además se hace uso de la técnica de reglas de asociación para predecir patrones interesantes de compra, donde se determina la relación que existe entre la compra de un producto con la de otro. Adicionalmente, la metodología de Data Warehouse utilizada para elaborar el almacén de datos, permite recopilar información histórica bajo un esquema que facilita la consulta de los datos para su análisis. Proporcionando así a los establecimientos una solución que les permite almacenar y analizar la información de sus clientes. El prototipo esta desarrollado para trabajar en la web, convirtiéndose así en la base de una herramienta comercial cuyos beneficios se verán reflejados directamente en el desempeño comercial de las empresas.PregradoThe computational prototype object of the present investigation tries to analyze patterns of behavior of users of home service with the aim of serving as a tool to commercial establishments that wish to select the customers to whom they send promotions or discover the purchasing habits of the population , in order to predict their behavior. To achieve this end, Data Mining is used, where different multivariate techniques are applied, thus analyzing customer behavior patterns. The first technique used is principal component analysis, which allows reducing the variables to be studied, generating new variables known as principal components. These components allow you to analyze all the information using fewer variables. Then, two clustering algorithms are used to identify the affinity of customers with certain products, which will allow promotions to be directed towards the customers who will really be interested. In addition, the association rules technique is used to predict interesting purchasing patterns, where the relationship between the purchase of one product and that of another is determined. Additionally, the Data Warehouse methodology used to prepare the data warehouse, allows to collect historical information under a scheme that facilitates the consultation of the data for analysis. Thus providing establishments with a solution that allows them to store and analyze their customers' information. The prototype is developed to work on the web, thus becoming the basis of a commercial tool whose benefits will be directly reflected in the commercial performance of companies.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaPrototipo computacional para identificar patrones de comportamiento de usuarios de servicio a domicilio aplicando minería de datosComputational prototype to identify behavior patterns of home service users applying data miningIngeniero de SistemasBucaramanga (Colombia)Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineeringData miningCharacteristics of information usersServices to information usersInformation storage systemsInformation retrieval systemsInvestigationsAutomationAlgorithmsData miningBehavioral PatternsIngeniería de sistemasMinería de datosCaracterísticas de los usuarios de informaciónServicios a usuarios de informaciónSistemas de almacenamiento de informaciónSistemas de recuperación de informaciónInvestigacionesAutomatizaciónAlgoritmosMinería de datosPatrones de ComportamientoSantamaría Parra, Pablo Andrés, Hernández Cáceres, Javier (2008). Prototipo computacional para identificar patrones de comportamiento de usuarios de servicio a domicilio aplicando minería de datos. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABAlgoritmos de Minería de Datos programados en Java y en C, proporcionados por el docente Javier Hernández Cáceres. Consultados: 25 de Febrero de 2008.Apriori Algorithm. Disponible en: http://www.cs.sunysb.edu/~cse634/lecture_notes/07apriori.pdf Visitada: 25 de Febrero de 2008 Autor: WASILEWSKA, Anita.El Proceso de Descubrimiento de Conocimiento a Partir de Bases de Datos. Available from Internet: <http://wwwdi.ujaen.es/asignaturas/dm/tema2.pdf> [Cited 28 de Octubre de 2007].Fases de la Minería de Datos. Disponible en: http://www.daedalus.es/AreasMDFases-E.php Visitada: 14 de Agosto de 2007GLASS, Michale, SCOUARNEC, Yann Le, NARAMORE, Elizabeth, MAILER, Gary, STOLZ, Jeremy, GERNER, Jason. Desarrollo Web con PHP, Apache y MySQL. Anaya Multimedia. 2004.HAND, David, MANNILA, Heikki, SMYTH, Padhraic. Principles of Data Mining. Bradford. 2001.HAN, Jiawei, KAMBER, Micheline. Data Mining Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers. 2001.HERNANDEZ ORALLO, José, RAMIREZ QUINTANA, Maria José, FERRI RAMÍREZ, César. Introducción a la Minería de Datos. Pearson Prentice Hall. 2004.Netcraft. Disponible en: http://news.netcraft.com/ Visitada: 27 de Septiembre de 2007 Autor: Netcraft LTD.PHP:Introducción.Disponibleen:http://www.php.net/manual/es/introduction.php#intro-whatis Visitada: 5 de Septiembre de 2007 Autor: The PHP Group.The Web Page Of Chemometrics - Reconhecimento de Padrões. Disponible en: http://www.dq.fct.unl.pt/QOF/chem9.html Visitada: 27 de Septiembre de 2007. Autor: QOF Group.VALENTINE, Chelsea, MINNICK, Chris. XHTML. Prentice Hall. 2001.ORIGINAL2008_Tesis_Santamaria_Parra_Pablo_Andres.pdf2008_Tesis_Santamaria_Parra_Pablo_Andres.pdfTesisapplication/pdf2910938https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1233/1/2008_Tesis_Santamaria_Parra_Pablo_Andres.pdf6e6b319c8847b3ccfa74ec64938fc956MD51open accessTHUMBNAIL2008_Tesis_Santamaria_Parra_Pablo_Andres.pdf.jpg2008_Tesis_Santamaria_Parra_Pablo_Andres.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6013https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1233/2/2008_Tesis_Santamaria_Parra_Pablo_Andres.pdf.jpg3b3a65ef98cf39b45c4ff9590f473a12MD52open access20.500.12749/1233oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/12332021-04-29 07:31:11.437open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co