Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/103213
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorRomero Quintero, Leonardo-
dc.contributor.advisorSánchez Medina, Agustín Jesús-
dc.contributor.authorVega Morales, Adrián-
dc.date.accessioned2021-03-11T00:58:58Z-
dc.date.available2021-03-11T00:58:58Z-
dc.date.issued2020en_US
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 learningen_US
dc.subject.otherLCAen_US
dc.subject.otherK-meansen_US
dc.subject.otherIntención de abandonoen_US
dc.subject.otherEntrepreneurial exiten_US
dc.titleSegmentación/clusterización con algoritmos de Machine Learning. Aplicación a un caso de Ciencias Socialesen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
dc.typeBachelorThesisen_US
dc.contributor.departamentoDepartamento de Economía y Dirección De Empresasen_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Trabajo final de gradoen_US
dc.utils.revisionen_US
dc.identifier.matricula56300-
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-ECOen_US
dc.contributor.titulacionPrograma de doble titulación: Grado en Ingeniería Informática y Grado en Administración y Dirección de Empresas-
item.grantfulltextnone-
item.fulltextSin texto completo-
crisitem.advisor.deptGIR IUCTC: Empresa, tecnología, comportamiento y sostenibilidad-
crisitem.advisor.deptIU de Ciencias y Tecnologías Cibernéticas-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Economía y Dirección de Empresas-
crisitem.advisor.deptGIR IUCTC: Empresa, tecnología, comportamiento y sostenibilidad-
crisitem.advisor.deptIU de Ciencias y Tecnologías Cibernéticas-
Appears in Collections:Trabajo final de grado
Show simple item record

Page view(s)

33
checked on Jun 18, 2022

Google ScholarTM

Check


Share



Export metadata



Items in accedaCRIS are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.