Desarrollo de una solución de minería de datos para la determinación de segmentos de clientes en una empresa de capacitaciones online Chiclayo

• Autor: Gelacio Mendoza, Dany Yesenia
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
• Repositorio: USAT-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/2219
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12423/2219
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Data mining; Segmentación del mercado; Capacitación; Chiclayo; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La minería de datos en el aspecto de segmentación permite descubrir ciertos aspectos relevantes de sus clientes, como su patrón de consumo, permitiendo a la empresa crear estrategias comerciales para el beneficio tanto del cliente como de la empresa misma. Se aplicó la metodología CRISP-DM para el proceso de minería de datos, como modelo empleado fue descriptivo para este tipo de solución, en la cual; se utilizaron técnicas de clustering de minería de datos, como algoritmos K-means, distancia, K-medoids. Las herramientas utilizadas fueron: Rstudio para efectuar el agrupamiento de datos, Power BI para mostrar los resultados de manera interactiva al usuario final y un dashboard para presentación de los resultados. Teniendo como resultados el patrón de clientes de consumo por su monto promedio de consumo, la cantidad de cursos y promedio de consumo, departamentos con mayor impacto, edad promedio de cada grupo(clúster). Y finalmente, como conclusiones se obtuvo que los datos almacenados en el periodo 2014-2018 permitió un análisis exploratorio, seleccionando variables cuantitativas y cualitativas creando así un nuevo modelo a evaluar por algoritmos de minería de datos, obteniéndose 3 grupos(clústeres) formados por homogeneidad.