Sistema web utilizando aprendizaje automático y análisis textual para detectar la satisfacción del cliente en la Empresa Mallhogar S.A.C.

• Autor: Berenguel Velasquez, Jordans Enrique
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/104422
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/104422
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sitios web; Sitios web - Desarrollo; Sistemas de información en administración; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente estudio de tesis define la elaboración de un sistema web aplicando aprendizaje automático y análisis textual para la detección de la satisfacción del cliente en la empresa MALL HOGAR S.A.C. Aunado a ello el objetivo principal de la presente tesis es predecir la satisfacción del cliente, identificando patrones que especifican la satisfacción o insatisfacción del cliente a través del sistema web que usa aprendizaje automático y análisis textual. La muestra que se consideró para esta investigación fue de a través de una encuesta a 100 clientes de la empresa MALL HOGAR S.A.C, el estudio realizado fue aplicada y exploratoria. Es preciso indicar, que, para el proceso y procedimiento de datos, se tuvo que usar el análisis textual TF-IDF, el aprendizaje automático “Bayes point Machine”, el servicio de Microsoft Azure Machine Learning con Lenguaje Ptyhon y R. Para finalizar, que el modelo predictivo aplicado en un sistema web para detectar la satisfacción del cliente tiene el 92,9 % de exactitud.