Machine Learning para la planificación en el servicio de atención de llamadas en la empresa Konecta BTO, S.L. Sucursal en Perú

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La presente tesis detalla el desarrollo de Machine Learning para la planificación en el servicio de atención de llamadas en la empresa Konecta Bto, Sucursal en Perú, debido a que la situación empresarial previa a la aplicación del sistema presentaba deficiencias en cuanto al proceso de planificación...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Simon Altamirano, Anthony Jean Claude, Ostos Mera, Julinho Raúl
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/56052
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/56052
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Sistemas de información gerencial - Diseño y construcción
Atención al cliente
Sistemas de información
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description La presente tesis detalla el desarrollo de Machine Learning para la planificación en el servicio de atención de llamadas en la empresa Konecta Bto, Sucursal en Perú, debido a que la situación empresarial previa a la aplicación del sistema presentaba deficiencias en cuanto al proceso de planificación. El objetivo de esta investigación fue determinar la influencia del Machine Learning en la Planificación en el servicio de atención de llamadas en la empresa Konecta BTO, S.L. Sucursal en Perú. Por ello, se describe previamente aspectos teóricos de lo que es el proceso de planificación, así como las metodologías que se utilizaron para el desarrollo del Machine Learning. Para el desarrollo, se empleó la metodología CRISP DM, por ser la que más se acomodaba a las necesidades y etapas del proyecto, además, se utilizó el lenguaje de programación Python y el gestor de base de datos SQL Server 2017. El tipo de investigación es, explicativa, aplicada y experimental, el diseño de la investigación es pre-experimental y el enfoque es cuantitativo. La técnica de recolección de datos fue el fichaje y el instrumento fue la ficha de registro, los cuales fueron validados por expertos. Se concluye que el Machine Learning influyo positivamente en la planificación en el servicio de atención de llamadas en la empresa Konecta Bto, SL Sucursal en Perú.
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Para el desarrollo, se empleó la metodología CRISP DM, por ser la que más se acomodaba a las necesidades y etapas del proyecto, además, se utilizó el lenguaje de programación Python y el gestor de base de datos SQL Server 2017. El tipo de investigación es, explicativa, aplicada y experimental, el diseño de la investigación es pre-experimental y el enfoque es cuantitativo. La técnica de recolección de datos fue el fichaje y el instrumento fue la ficha de registro, los cuales fueron validados por expertos. Se concluye que el Machine Learning influyo positivamente en la planificación en el servicio de atención de llamadas en la empresa Konecta Bto, SL Sucursal en Perú.TesisLima NorteEscuela de Ingeniería de SistemasSistemas de Información y Comunicacionesapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVSistemas de información gerencial - Diseño y construcciónAtención al clienteSistemas de informaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Machine Learning para la planificación en el servicio de atención de llamadas en la empresa Konecta BTO, S.L. Sucursal en Perúinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería de SistemasUniversidad César Vallejo. 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