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http://hdl.handle.net/10553/103213
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Romero Quintero, Leonardo | es |
dc.contributor.advisor | Sánchez Medina, Agustín Jesús | es |
dc.contributor.author | Vega Morales, Adrián | es |
dc.date.accessioned | 2021-03-11T00:58:58Z | - |
dc.date.available | 2021-03-11T00:58:58Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.other | Gestión académica | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10553/103213 | - |
dc.description.abstract | Las distintas técnicas de Machine Learning, que tratan de estudiar patrones comunes en datos, son cada vez más utilizadas en todos los ámbitos, incluyendo campos como la psicología o el márketing. Entre estas técnicas se encuentran las no supervisadas, como LCA o k-means, en las que el algoritmo busca patrones en una población de datos de la que no se conoce nada previamente. Por este motivo, resultan más útiles en estudios exploratorios y son los que se han considerado más adecuados en el presente trabajo, cuya finalidad es intentar encontrar las causas de una mayor intención de abandono entre los empresarios del sector turístico canario. | en_US |
dc.description.abstract | Different Machine Learning techniques try to study patterns in data and are increasingly used in areas like psychology or marketing. Among these techniques there are unsupervised ones, such as LCA or k-means, in which the algorithm looks for patterns in a database for which there isn’t prior knowledge. For this reason, these are more useful in exploratory studies and have been considered more suitable in present work. This work tries to find the causes of entrepreneurial exit among the entrepreneurs of the Canary tourism sector. | en_US |
dc.language | spa | en_US |
dc.subject | 120317 Informática | en_US |
dc.subject | 5311 Organización y dirección de empresas | en_US |
dc.subject.other | Machine learning | es |
dc.subject.other | LCA | es |
dc.subject.other | K-means | es |
dc.subject.other | Intención de abandono | es |
dc.subject.other | Entrepreneurial exit | es |
dc.title | Segmentación/clusterización con algoritmos de Machine Learning. Aplicación a un caso de Ciencias Sociales | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | en_US |
dc.type | BachelorThesis | en_US |
dc.contributor.departamento | Departamento de Economía y Dirección De Empresas | es |
dc.investigacion | Ingeniería y Arquitectura | en_US |
dc.type2 | Trabajo final de grado | en_US |
dc.utils.revision | Sí | en_US |
dc.identifier.matricula | TFT-56300 | es |
dc.identifier.ulpgc | Sí | en_US |
dc.contributor.buulpgc | BU-ECO | es |
dc.contributor.titulacion | Programa de doble titulación: Grado en Ingeniería Informática y Grado en Administración y Dirección de Empresas | es |
item.fulltext | Sin texto completo | - |
item.grantfulltext | none | - |
crisitem.advisor.dept | Departamento de Economía y Dirección de Empresas | - |
crisitem.advisor.dept | GIR IUCES: Centro de Innovación para la Empresa, el Turismo, la Internacionalización y la Sostenibilidad | - |
crisitem.advisor.dept | IU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES) | - |
crisitem.advisor.dept | Departamento de Economía y Dirección de Empresas | - |
Appears in Collections: | Trabajo final de grado |
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