RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Desarrollo de un modelo de segmentación y análisis de los consumidores en el canal digital de un e-commerce retail
A1 Alonso Manzano, Diego
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Aprendizaje automático
K1 Clústering
K1 CRISP-DM
K1 Kmeans
AB En este proyecto se presenta una prueba de concepto del despliegue de un modelode aprendizaje automÁtico, desde la implementaciÓn de la arquitectura siguiendo losprincipios de la metodologÍa CRISP-DM hasta el desarrollo concreto del algoritmopredictivo mediante técnicas de clasificación, que ofrece la probabilidad de comprade un usuario de un e-commerce retail a partir de su interacción en el canal digital.Se trata del trabajo realizado durante unas prácticas en la empresa Luce IT.La primera parte de la definición y preparación de la infraestructura necesaria seha llevado a cabo conjuntamente con José Marcial González Cea. La herramientade análisis de experiencia de usuario existente en el cliente se configura adecuadamentepara la extracción de los datos definidos del contexto de la navegación de losusuarios. En Splunk se recogen y almacenan esos datos, los cuales son exportadosa R, donde se realizan los análisis de los datos. Se ofrece también una propuestadel despliegue de un posible modelo mediante el uso de OpenCPU, ofreciéndose éstecomo un servicio web accesible de forma remota para su consulta.La parte central del proyecto se ha desarrollado de forma individual y aborda elanálisis de los datos mediante el uso de una técnica de aprendizaje automático nosupervisado conocida como clústering, en concreto usando el algoritmo k-means quese basa en distancias euclídeas. En la aplicación de esta técnica se incluye todoel procesamiento previo necesario (incluyendo pasos de normalización o análisis decomponentes principales) y el análisis posterior de los resultados. Al final se determinael mejor método para segmentar las sesiones y encontrar grupos coherentes,es decir, con características similares entre ellos y distintas a las de los demás grupos.
YR 2017
FD 2017
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/27666
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/27666
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 29-abr-2024