Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/104543
Title: Redes neuronales en la modelización econométrica del gasto turístico y la clusterización de perfiles de turistas en las Islas Canarias
Other Titles: Neural networks at econometric modelling of tourism expenditure and clustering of tourists profiles in Canary Islands.
Authors: Moreno Cabrera, Alejandro
Director: Quesada Arencibia, Francisco Alexis 
Sánchez Medina, Agustín Jesús 
UNESCO Clasification: 120317 Informática
5311 Organización y dirección de empresas
Keywords: Redes neuronales
Gasto turístico
Modelización econométrica
Machine Learning
Aprendizaje supervisado, et al
Issue Date: 2020
Abstract: El gasto turístico ha resultado ser una fuente de ingresos relevante en las economías nacionales. A lo largo de los años se han aplicado varias técnicas en el estudio de esta variable, donde el aprendizaje automático está ganando protagonismo frente a los modelos econométricos. Este trabajo pretende obtener un modelo de predicción del gasto turístico a modo de prueba de concepto basado en redes neuronales, detectando aquellas variables explicativas a la hora de predecir el gasto turístico en las Islas Canarias. Por último, se aprovecharán estas variables explicativas para segmentar los perfiles de turistas empleando técnicas de clusterización con aprendizaje automático
Tourism expenditure has been a relevant revenue stream in national economies. Through the years several techniques have been applied to study this variable, where machine learning is gaining more prominence than econometric models. This project aims to obtain a neural network-based predictive model as a proof of concept to predict tourism expenditure and detect its explanatory variables in Canary Islands. Lastly, these explanatory variables will be used to achieve market segmentation of tourists profiles through machine learning clustering techniques.
Department: Departamento de Informática y Sistemas
Faculty: Escuela de Ingeniería Informática
Degree: Programa de doble titulación: Grado en Ingeniería Informática y Grado en Administración y Dirección de Empresas
URI: http://hdl.handle.net/10553/104543
Appears in Collections:Trabajo final de grado

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