Aplicación del algoritmo k-means para clasificar el perfil del turista según su motivación que realiza Turismo Rural Comunitario en la Región Puno

• Autor: Pariapaza Larico, Yerson
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Peruana Unión
• Repositorio: UPEU-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/6161
• Enlace del recurso: http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/6161
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Machine Learning; Segmentación de Perfil de turista; K-Means; Turismo Rural Comunitario; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El objetivo de este estudio es segmentar a los turistas que viajan a las comunidades rurales de la región Puno según su motivación. El desarrollo de este proyecto fue guiado por CRISP-DM, un método estándar para realizar planes de explotación minera de datos que divide el sumario en seis (6) pasos generalmente a los específicos, a la medida de las necesidades del entorno y los algoritmos de aplicación del proyecto. . . Para demostrar el gran potencial de la técnica de agrupación de k-means, esta técnica aborda la ausencia de partes naturales en los perfiles turísticos. Trabajando sobre una colección de 1122 encuestas propiedad de turistas, utilizando técnicas de k-means, es posible encontrar similitudes en los segmentos para generar la identificación del perfil. El análisis nos permitió identificar dos grupos bien definidos de empresas para identificar perfiles.