Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/103213
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.advisorRomero Quintero, Leonardoes
dc.contributor.advisorSánchez Medina, Agustín Jesúses
dc.contributor.authorVega Morales, Adriánes
dc.date.accessioned2021-03-11T00:58:58Z-
dc.date.available2021-03-11T00:58:58Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.otherGestión académica-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/103213-
dc.description.abstractLas 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.abstractDifferent 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.languagespaen_US
dc.subject120317 Informáticaen_US
dc.subject5311 Organización y dirección de empresasen_US
dc.subject.otherMachine learninges
dc.subject.otherLCAes
dc.subject.otherK-meanses
dc.subject.otherIntención de abandonoes
dc.subject.otherEntrepreneurial exites
dc.titleSegmentación/clusterización con algoritmos de Machine Learning. Aplicación a un caso de Ciencias Socialeses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
dc.typeBachelorThesisen_US
dc.contributor.departamentoDepartamento de Economía y Dirección De Empresases
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Trabajo final de gradoen_US
dc.utils.revisionen_US
dc.identifier.matriculaTFT-56300es
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-ECOes
dc.contributor.titulacionPrograma de doble titulación: Grado en Ingeniería Informática y Grado en Administración y Dirección de Empresases
item.fulltextSin texto completo-
item.grantfulltextnone-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Economía y Dirección de Empresas-
crisitem.advisor.deptGIR IUCES: Centro de Innovación para la Empresa, el Turismo, la Internacionalización y la Sostenibilidad-
crisitem.advisor.deptIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Economía y Dirección de Empresas-
Colección:Trabajo final de grado
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actualizado el 10-feb-2024

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