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dc.contributor.authorApale Lara, Yessica Thalia
dc.contributor.authorOlivares Zepahua, Beatriz Alejandra
dc.date.accessioned2020-07-08T20:11:38Z
dc.date.available2020-07-08T20:11:38Z
dc.date.issued2017-12-19
dc.identifier.urihttp://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/176
dc.description.abstractEn México se registra constantemente un crecimiento en el turismo y con él una alta demanda dentro del sector hotelero, gracias a esto es cada vez más útil la información que se almacena en las bases de datos de los hoteles. La llegada de viajeros con amplias diferencias en sus características demográficas y de intereses ocasiona que los expertos del negocio hotelero desconozcan las preferencias en los servicios que esperan los turistas. Con el crecimiento de la información que almacena una empresa y la necesidad de analizar los datos para obtener conocimiento que sea de apoyo a la toma de decisiones surgen muchas herramientas que permiten realizar el análisis de datos de forma automática y con resultados rápidos. La Inteligencia de Negocios (BI) permite con apoyo de herramientas como la Minería de Datos (MD) realizar el análisis de grandes cantidades de datos con la finalidad de encontrar conocimiento útil que sirva de apoyo en la mejora de estrategias de negocio en cualquier sector. La necesidad de realizar mejoras en la planificación y desarrollo de servicios estratégicos dentro del sector hotelero sugiere el desarrollo de un módulo de inteligencia de negocios que permita predecir los servicios más idóneos de acuerdo al perfil de un nuevo turista. Es por eso que este proyecto de tesis propone el desarrollo de un módulo de BI, que aplicando técnicas de MD realice la identificación de los tipos de clientes que tiene un hotel con la finalidad de realizar la predicción de los servicios que espera un nuevo huésped en el hotel.es
dc.description.sponsorshipConacytes
dc.language.isoeses
dc.subjectMinería de Datoses
dc.subjectInteligencia de Negocioses
dc.titleDesarrollo de una aplicación para la agrupación y la clasificación de nuevos clientes, basada en Minería de Datos, para la empresa Microcalli del Golfoes
dc.typeThesises


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