Sistema web de monitoreo basado en web scraping y procesamiento de datos para la recopilación de información de inmuebles en plataformas online en Perú, 2025

Descripción del Articulo

Esta investigación tuvo como propósito desarrollar un sistema web de monitoreo basado en web scraping y procesamiento de datos para la recopilación de información de inmuebles en plataformas online en Perú, 2025. El estudio fue de enfoque cuantitativo, de tipo aplicada, diseño pre experimental de ti...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Sanchez Sanchez, Kevin Jhomar
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/13388
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Sistema web
Web scraping
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description Esta investigación tuvo como propósito desarrollar un sistema web de monitoreo basado en web scraping y procesamiento de datos para la recopilación de información de inmuebles en plataformas online en Perú, 2025. El estudio fue de enfoque cuantitativo, de tipo aplicada, diseño pre experimental de tipo pre y pos. La muestra del estudio incluyó un total de 20 sitios web dedicados a la publicación de inmuebles. Se aplicó un muestreo no probabilístico de tipo intencional, tomando la población completa como muestra del estudio. La técnica empleada para la recolección de datos fue la observación. El instrumento utilizado fueron las fichas de observación, que fueron validadas a través del juicio de expertos, con una confiabilidad de 0.748. Se utilizó Scrum como metodología de implementación, identificándose 4 Sprints destinados al cumplimiento de los objetivos establecidos. Se observó una reducción en el tiempo de análisis de información de inmuebles según su ubicación geográfica, y también en el tiempo de respuesta para la extracción de datos, además, se evidenció un aumento en la cobertura de fuentes de datos y en la frecuencia de actualización. Estos resultados presentaron un nivel de significancia estadística de p < 0.001, lo que indica que las mejoras son altamente significativas. El sistema web desarrollado demostró ser efectivo para automatizar la recolección de datos inmobiliarios.
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