Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/128602
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.advisorPeñate Sánchez, Adrián-
dc.contributor.advisorDíaz Santamaría, Carlos Cristian-
dc.contributor.authorSantana Cardona, Victor Alejandro-
dc.date.accessioned2024-01-21T21:01:31Z-
dc.date.available2024-01-21T21:01:31Z-
dc.date.issued2024en_US
dc.identifier.otherGestión académica-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/128602-
dc.description.abstractEl sector turístico juega un papel clave en el desarrollo económico de Canarias, siendo un motor fundamental para su crecimiento y prosperidad. Con el fin de aprovechar su potencial y fomentar la competitividad del sector, este trabajo se centra en un análisis exhaustivo de los datos turísticos. A través de la aplicación de técnicas de análisis de datos, se busca identificar patrones o relaciones relevantes que permitan obtener una ventaja competitiva en el mercado turístico y hotelero de las islas. El objetivo principal de este trabajo es documentar el proceso de análisis y clasificación de una amplia gama de datos brutos de turismo, así como formular hipótesis basadas en estos datos. Se utilizarán técnicas de Machine Learning para evaluar las hipótesis generadas, en base a los resultados obtenidos. El objetivo es proporcionar una visión detallada del proceso de análisis de datos en el contexto del turismo, con el fin de ofrecer recomendaciones prácticas y basadas en la evidencia que sean útiles para las apuestas clave en la industria turística en las Islas Canarias.en_US
dc.description.abstractThe tourism sector plays a key role in the economic development of the Canary Islands, being a fundamental engine for its growth and prosperity. In order to take advantage of its potential and promote competitiveness in the sector, this paper focuses on an exhaustive analysis of tourism data. Through the application of data analysis techniques, the aim is to identify relevant patterns or relationships that allow a competitive advantage to be obtained in the tourism and hotel market of the islands. The main objective of this work is to document the process of analysis and classification of a wide range of raw tourism data, as well as to formulate hypotheses based on this data. Machine Learning techniques will be used to evaluate the hypotheses generated, based on the results obtained. The aim is to provide a detailed overview of the process of data analysis in the tourism context, with the purpose of offering practical and evidence-based recommendations that are useful for key stakeholders in the tourism industry in the Canary Islands.en_US
dc.languagespaen_US
dc.subject120317 Informáticaen_US
dc.subject.otherSector turísticoen_US
dc.subject.otherCanariasen_US
dc.subject.otherAnálisis de datosen_US
dc.subject.otherMachine learningen_US
dc.titleAnálisis basado en Machine Learning/Big Data de bases de datos turísticas con el objetivo de obtener información relevante que suponga una ventaja competitiva en el sector turístico/hoteleroen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
dc.typeBachelorThesisen_US
dc.contributor.facultadEscuela de Ingeniería Informáticaen_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Trabajo final de gradoen_US
dc.utils.revisionen_US
dc.identifier.matriculaTFT-68696-
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-INFen_US
dc.contributor.titulacionPrograma de doble titulación: Grado en Ingeniería Informática y Grado en Administración y Dirección de Empresas-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextCon texto completo-
crisitem.advisor.deptGIR SIANI: Inteligencia Artificial, Redes Neuronales, Aprendizaje Automático e Ingeniería de Datos-
crisitem.advisor.deptIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
crisitem.advisor.deptGIR TIDES: Emprendimiento, Empresa Digital e Innovación-
crisitem.advisor.deptIU de Turismo y Desarrollo Económico Sostenible-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Economía y Dirección de Empresas-
Colección:Trabajo final de grado
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actualizado el 03-ago-2024

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