En los últimos años el turismo ha ido cambiando, esto se debe a que el mercado tiene diferentes preferencias, necesidades o comportamientos que hacen que un destino se vea obligado a contar con los servicios e instalaciones para responder a dichas necesidades. Es por ello que elaborar una segmentación permite identificar las características del mercado turístico; y, de esta manera, se puedan diseñar estrategias o propuestas que hagan que un destino pueda mejorar la actividad turística y a la vez generar un beneficio económico y social a la comunidad o a la población local. El objetivo de la investigación consiste en realizar una segmentación de mercado para el desarrollo de estrategias de promoción turística en Puerto Eten. La investigación es de tipo mixta, conformada por la aplicación de encuestas dirigida a personas que hayan realizado una visita a Puerto Eten y una entrevista a una autoridad local. Los resultados se obtuvieron de manera virtual, permitiendo que las estrategias se desarrollen de manera exitosa. Finalmente se concluyó que las plataformas sociales virtuales y un conjunto

En la actualidad, los negocios en los aplicativos móviles son unos de los servicios más usados para la vida cotidiana, ya que las nuevas generaciones han cambiado su estilo de compra, el cual es a través de despóticos móviles como smartphones o Tablets. Esto se debe a que se quiere ahorrar más tiempo para la realización de más actividades en el día. La idea de negocio que se está presentando trata de un aplicativo de reservas de mesas, el cual sirve de intermediario entre restaurantes y comensales. El aplicativo lleva el nombre de ROT365, y tiene funciones innovadoras que empieza con la reserva, luego puede pasar a la elección del pedido y por último puede hacer el pago a través de sus dispositivos móviles. Mientras que a los restaurantes se les está bridando un sistema integrado, en el cual se pueda observar hábitos de sus consumidores. Esta idea de negocia busca brindar facilidades para el procesos de reserva, aumentar la calidad del servicio y ahorrar el tiempo de ambas partes. Para ello, se ha desarrollado evaluaciones comerciales, operacionales y financieras para determinar la viabilidad de implementar el proyecto en el mercado. A continuación, se presenta el proyecto de negocios ROT365, un aplicativo intermediario entre restaurantes y comensales para la reserva de una mesa, elección de platos y pago online. / Currently, business and mobile services are more used services for everyday life, new generations have changed their style of purchase, which is through mobile phones such as smartphones or tablets. This is due to what you want to save more time for carrying out more activities on the day. The idea of a business that is being presented is a table reservation application, which serves as an intermediary between restaurants and diners. The application is called ROT365, and has innovative functions that begin with the reservation, then you can move to the choice of the order and finally you can make the payment through their mobile devices. While the restaurants are using an integrated system, which can observe the habits of its users. This idea of negotiation seeks to provide facilities for booking processes, increase the quality of service and save time for both parties. For this, it has developed commercial, operational and financial evaluations to determine the viability of implementing the project in the market. Next, we present the business project ROT365, an application intermediary between restaurants and diners for the reservation of a table, choice of dishes and online payments. / Trabajo de investigación

Una de las áreas de aplicación con mayor dinamismo y desarrollo durante los últimos años de la Psicología en general, y de la Psicología Social en particular, es la Psicología del Consumo. Esta área del conocimiento psicológico ha venido acaparando proporción substancial de la investigación general del consumidor. Este desarrollo e interés creciente se ve coronado, entre otros eventos importantes, con el lanzamiento en 1992 del Journal of Consumer Psychology la revista oficial de The Society for Consumer Psychology, División 23 de la American Psychological Association, destinada al estudio de aquellos aspectos de la psicología individual y social relacionados a la actuación de las personas como consumidores de bienes y servicios (American Psychological Association, s/f). Esta publicación se suma a otras dedicadas desde hace varios años ya al estudio del consumo: Journal of Consumer Research, Journal of Marketing, Journal of Marketing Research y Journal of Public Policy and Marketing; así como Advances in Consumer Research, la publicación anual de la Association for Consumer Research. La condición fundamental que ha posibilitado este desarrollo del estudio del comportamiento del consumidor ha sido el vuelco del enfoque de la producción comercial, de una orientación hacia la venta -durante muchos años la orientación predominante- a una orientación hacia el consumidor. En la orientación hacia la venta, se partía de la capacidad de producción de bienes y servicios, para luego desplazarlos hacia los consumidores. Mientras que en la orientación hacia el consumidor, se parte precisamente en sentido contrario, puesto que primero se averigua cuál es la necesidad que los consumidores quieren satisfacer, y luego de conocer esta necesidad, se busca la manera de producir los bienes o servicios que la satisfagan. Es decir, un vuelco hacia la persona, convirtiéndose el consumidor en el elemento más relevante. Es en este contexto, que resulta evidente que si el mercadeo parte del concepto de que satisfacer las necesidades de los consumidores es la clave del éxito, poco se podrá hacer de manera efectiva si no se conocen las características distintivas de los consumidores que se busca servir. Surge así la segmentación de mercados, considerado en la actualidad como uno de los principales conceptos del comportamiento del consumidor, y en consecuencia, del mercadeo moderno.

Actualmente, el marketing se ha convertido en una función muy importante dentro de toda empresa que quiera sobresalir en el mercado y por ende ser reconocida, de tal manera la presente investigación tiene como objetivo desarrollar estrategias de marketing para la cafetería “Empanadas Leo” con la finalidad de poner a disposición planes de mejora en varios aspectos como: publicidad, personal, procesos, lo que ayudará a posicionar el establecimiento en el distrito de Chiclayo, mediante el cual utilizó el método mixto, ya que se pretende utilizar una serie de herramientas (cuantitativas y cualitativas), como: cuestionario, entrevista y focus group, las cuales ayudaron a identificar características resaltantes de la cafetería como su principal competencia y por ende identificar su posición competitiva. Por otro lado, para el desarrollo de la propuesta, se analizaron dos tipos de factores: el externo, donde se abordó temas tecnológicos para tener un conocimiento actualizado sobre las nuevas tendencias en restauración, aspecto , el cual forma parte fundamental para el funcionamiento del negocio, demográficos donde nos ayuda a saber el crecimiento de la población; el segundo factor fue el interno donde se abarcan temas propios de la empresa, competidores, para tener un conocimiento de las empresas a la cuales se está enfrentando; y proveedores, los cuales son una de las partes más importantes para la organización. Así mismo, estos análisis fueron realizados a través de un FODA, el cuál sirvió de apoyo para percibir sus puntos fuertes como débiles.Finalmente, en el planteamiento de la propuesta se determinó cuáles son las estrategias de marketing, con sus respectivos objetivos de acuerdo a las 7ps del servicio y segmentación que se encargarán de posicionar el establecimiento.

La minería de datos en el aspecto de segmentación permite descubrir ciertos aspectos relevantes de sus clientes, como su patrón de consumo, permitiendo a la empresa crear estrategias comerciales para el beneficio tanto del cliente como de la empresa misma. Se aplicó la metodología CRISP-DM para el proceso de minería de datos, como modelo empleado fue descriptivo para este tipo de solución, en la cual; se utilizaron técnicas de clustering de minería de datos, como algoritmos K-means, distancia, K-medoids. Las herramientas utilizadas fueron: Rstudio para efectuar el agrupamiento de datos, Power BI para mostrar los resultados de manera interactiva al usuario final y un dashboard para presentación de los resultados. Teniendo como resultados el patrón de clientes de consumo por su monto promedio de consumo, la cantidad de cursos y promedio de consumo, departamentos con mayor impacto, edad promedio de cada grupo(clúster). Y finalmente, como conclusiones se obtuvo que los datos almacenados en el periodo 2014-2018 permitió un análisis exploratorio, seleccionando variables cuantitativas y cualitativas creando así un nuevo modelo a evaluar por algoritmos de minería de datos, obteniéndose 3 grupos(clústeres) formados por homogeneidad.

From the beginning, social sciences have looked to categorize people into groups that share common characteristics, to better serve the population, giving a distinguished treatment to each group. Applying this approach to the planning of business activities, we can better understand people’s needs, choosing the most favorable marketing strategies for each stratum of customers (saving effort in advertising and distribution) and maximize the level of satisfaction of each of market segment. Social Media is not a stranger to this principle: a correct segmentation will allow companies to avoid bringing content to people that are not part of their target audience, and to better respond to comments and complaints about their products and brands. However, some Social Media like Twitter still haven’t included demographic markers about their users within their marketing platforms, rendering decision-making difficult. In this paper, we demonstrate that it is possible to estimate important demographic information in Social Media by analyzing the tastes and preferences of the users (represented through the Twitter accounts they follow). We present four predictive models that allowed us to estimate the gender, age, socio-economic level and LATIR Lifestyle of a Twitter user. These models were trained using machine learning algorithms / Trabajo de investigación

Se desarrolla e implementa un Sistema de Indización y Segmentación Automática para textos largos en español, contribuyendo a su categorización textual e indización automática. Para su desarrollo, se estudian y perfeccionan los métodos cuantitativos y leyes clásicas en Recuperación de Información, como son los modelos relativos al proceso de repetición de palabras (Zipf, 1949), (Mandelbrot, 1953) y al proceso de creación de vocabulario (Heaps, 1978). Se realiza una crítica de las circunstancias de aplicación de los modelos y se estudia la estabilidad de los parámetros de manera experimental mediante recuentos en textos y sus fragmentos. Se establecen recomendaciones a priori para los valores de sus parámetros, dependiendo de las circunstancias de aplicación y del tipo de texto analizado. Se observa el comportamiento de los parámetros de las fórmulas para vislumbrar una relación directa con la tipología de texto analizado. Se propone un nuevo modelo (Log-%) para la visualización de la distribución de frecuencias de las palabras de un texto. El objetivo final es detectar los cambios temáticos que se producen en un documento, para establecer su estructura temática y obtener la indización automática de cada una de sus partes. De este modo, se obtiene la categorización del texto o documento utilizando la enumeración de sus partes temáticas a modo de niveles o estructura arbórea. Una vez constituidas las partes temáticas del texto en sus niveles correspondientes con los términos indizados, estos se agrupan en bloques distribuidos jerárquicamente según se desglose el documento en cuestión. El bloque inicial describe el contenido global de todo el documento con una cantidad inicial de palabras o descriptores. Seguidamente este bloque inicial se subdivide en varios bloques, los cuales corresponden a distintas partes del documento total, cada uno de estos también contiene una serie de palabras que describe el contenido y así sucesivamente hasta poder formar las div.... / Rodríguez Luna, M. (2013). Ampliación y perfeccionamiento de los métodos cuantitativos y leyes clásicas en recuperación de la información: desarrollo de un sistema de indización y segmentación automática para textos en español [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/31517 / Palancia

Ubicación geográfica: zona de Santa Isabel, Distrito de Carabayllo, Provincia y Departamento de Lima. Se accede al predio por la Av. San Martín y tiene los siguientes linderos y medidas perimétricas: Por el frente: Por la Av. San Martin, con 140m aprox. Por la derecha: Con el Hospital de la Solidaridad, con 101m aprox. Por la izquierda: Por la Calle Maria Parado de Bellido, con 99m aprox. Por el fondo: Por un terreno de la municipalidad de Carabayllo, con 138m aprox. / Proyecto de construcción en el distrito de Carabayllo. Existe un alto déficit de viviendas en el sector C, principalmente en el distrito de Carabayllo, para lo cual se ha previsto trabajar con una iniciativa público privada para poder reducir la brecha de viviendas en el sector construcción, para lo cual se localizó un terreno ubicado estratégicamente en el distrito de Carabayllo, el cual se encuentra subutilizado actualmente, dicho terreno cuenta con dos canchas deportivas, las cuales no están bien mantenidas. Como parte del trabajo de investigación se plantea la construcción de un condominio multifamiliar, la cual como cabida de proyecto contempla 704 unidades inmobiliarias y 218 estacionamientos, además se considera la construcción de un minicoliseo como parte de la retribución de las canchas deportivas existentes y la zona comercial que se obtiene de la cabida del futuro proyecto (176 locales aproximadamente), los cuales funcionarán como ingresos para la Municipalidad Distrital de Carabayllo a través del sistema de alquiler, otra forma de ingreso para la Municipalidad es a través de los impuestos prediales que deberán pagar los compradores de las unidades inmobiliarias en el transcurso del tiempo. Al presentar un producto de vivienda económica, con 15% de reducción en el costo en relación al costo promedio del mercado, la velocidad de preventas se ha considerado a razón de 15 unidades inmobiliarias por mes, debido que suponemos la gran aceptación de compra de los departamentos. De acuerdo a los resultados de rentabilidad del proyecto, se obtiene que los valores de rentabilidad de la tasa de inversión de retorno (TIR) se ubican dentro del rango aceptable del mercado de 18% a 25%, y el VAN es positivo 794,858 dólares. En cuanto a la rentabilidad del inversionista como parte de la estructura de negocio, es rentable porque la utilidad obtenida es mayor a la inversión que realiza 125.93%.

Describe el método del análisis cluster bietápico y su aplicación para segmentar la cartera de clientes de Corporación Lindley de la región Lima en octubre de 2016. El método de análisis cluster bietápico es una herramienta de exploración diseñada para descubrir las agrupaciones naturales (o conglomerados) de un conjunto de datos. Este método combina los métodos jerárquicos y no jerárquicos (o de partición) permitiendo analizar a la vez variables de distinto tipo (categóricas y continuas) y puede ser utilizado en bases de datos grandes. / Trabajo de suficiencia profesional

[EN] Light detection and ranging (LiDAR) is a remote-sensing technique used to obtain three-dimensional (3D) information of the Earth quickly and accurately. In recent years, LiDAR technology systems have been intensively used in different urban applications such as map updating, communication analysis and virtual city modeling. In all applications mentioned is a prerequisite to detect the different objects in the scene. In this regard, one of the most challenging topics is considered to be automatic object classification due to the large variety of natural and man-made objects. The increasing demand for a fast, efficient and automatic algorithm to extract three-dimensional urban features was the motive behind this thesis. Specifically, the objective of the research is the development and implementation of efficient algorithms in the field of classification of objects in complex urban areas with minimal dependence on preset thresholds, in order to achieve a greater degree of automation and greater consistency in the results. The developed algorithms cover all phases of processing and pre-processing of LiDAR data, from the organization of the point cloud in spatial data structures to the neighbourhood definition, filtering and outlier detection and the classification of different entities that make up the scene. Furthermore , the whole pipeline proposed herein is fully automatic and is developed in C++. The proposed classification process detects four entities: bare earth, bridges, buildings and vegetation with small objects. To identify each class different algorithms have been developed and evaluated on two complex urban areas. To filter outliers different algorithms have been developed based on analysis of the neighborhood in terms of distribution of altitudes. In this regard, the best results are achieved by using a multiprocess approach with adaptive thresholds, achieving an overall classification accuracy of 99.9%. Bare earth is classified using a new densification method that combines segmentation techniques and features of other methods such as morphological filters and interpolation-based Methods. The inclusion of additional analysis improves the classification, achieving an average of errors less than 0,5 % for both data test. The classification of bridges is carried out by detecting edges and directional analysis of the structural continuity. Once again, the best results are achieved by using a multiprocess algorithm with adaptive thresholds. To differentiate the buildings from vegetation and other small objects is introduced the new concept of angular classification. The more precise classification is obtained by combining the angular classifier with texture analysis techniques, achieving an average errors in building class in the range of 0,40 % and 1,52 %, depending on the application zone. The experimental results confirm the high accuracy achieved to automatically classify urban objects in complex areas. Furthermore, it is noteworthy that the best results are obtained by multiprocess algorithms with adaptive thresholds or combining algorithms with different approaches. This latter aspect is one of the greatest contributions of the research proposed. / [ES] Light Detection and Ranging (LiDAR) es una técnica fotogramétrica y de teledetección frecuentemente utilizada para obtener con rapidez y precisión densa información 3D de la superficie terrestre. En los últimos años, la tecnología LiDAR ha sido ampliamente utilizada en diferentes aplicaciones dentro de entornos urbanos tales como la actualización cartográfica, el análisis de comunicaciones y el modelado de ciudades virtuales. En todas las aplicaciones mencionadas resulta necesario detectar las distintas entidades que conforman la escena como paso previo. En este sentido, conseguir una clasificación automática es uno de los aspectos que mayor dificultad presenta debido a la gran variedad de objetos naturales y artificiales. La creciente demanda de un algoritmo rápido, eficiente y automático para extraer características urbanas en tres dimensiones motivó el desarrollo de la presente tesis. Concretamente, el objetivo de la investigación es el desarrollo e implementación de algoritmos eficientes en el ámbito de la clasificación de entidades en áreas urbanas complejas que posean una dependencia mínima con respecto a los parámetros umbrales preestablecidos, con el fin de conseguir así un mayor grado de automatización y una mayor homogeneidad en los resultados. Los algoritmos desarrollados abarcan la totalidad de fases propias del tratamiento y pre-procesado de datos LiDAR, desde la organización de la nube de puntos en estructuras espaciales de datos hasta la definición del vecindario, la detección y filtrado de errores groseros y la clasificación de las distintas entidades que componen la escena. Asimismo, toda la metodología propuesta es totalmente automática y se ha implementado en C++. El proceso de clasificación propuesto detecta un total de cuatro entidades: terreno, puentes, edificios y vegetación junto con pequeños objetos. Para identificar cada clase diferentes algoritmos han sido desarrollados y evaluados sobre dos zonas test urbanas de gran complejidad. Para filtrar errores groseros se han desarrollado distintos algoritmos basados en el análisis del vecindario en cuanto a distribución de altitudes. En este sentido, el que obtiene mejores resultados utiliza un enfoque multiproceso con parámetros umbrales adaptativos, alcanzando una exactitud global de la clasificación del 99,9%. El terreno es clasificado mediante un nuevo método de densificación que combina técnicas de segmentación y características propias de otros métodos como filtros morfológicos y filtros basados en interpolación de superficies. La inclusión de análisis adicionales mejora la clasificación, consiguiendo una media de errores para ambas zonas test menor al 0,5 %. La clasificación de puentes se realiza mediante la localización de bordes y el posterior análisis direccional de la continuidad estructural. De nuevo, los mejores resultados se alcanzan al utilizar un algoritmo multiproceso con parámetros adaptativos. Para diferenciar los edificios de la vegetación y otros pequeños objetos se introduce el nuevo concepto de clasificador angular. La clasificación más precisa se obtiene al combinar el clasificador angular con técnicas de análisis de texturas, consiguiendo una media de errores en la clase edificio que oscila entre 0,40 % y 1,52 % dependiendo de la zona test. Los resultados experimentales confirman la alta precisión conseguida en la clasificación automática de entidades en zonas urbanas complejas.. Además, cabe destacar que los resultados más precisos se obtienen al utilizar algoritmos multiproceso que ajustan automáticamente los parámetros umbrales, o bien al combinar algoritmos con enfoques distintos. Siendo este aspecto uno de los mayores aportes de la investigación. / [CAT] Light Detection and Ranging (LiDAR) és una tècnica fotogramètrica i de teledetecció freqüentment utilitzada per obtenir amb rapidesa i precisió densa informació 3D de la superfície terrestre. En els últims anys, la tecnologia LiDAR ha estat àmpliament utilitzada en diferents aplicacions dins d'entorns urbans com ara l'actualització cartogràfica, l'anàlisi de comunicacions i el modelat de ciutats virtuals, En totes les aplicacions esmentades resulta necessari detectar les diferents entitats que conformen l'escena com a pas previ. En aquest sentit, aconseguir una classificació automàtica és un dels aspectes que més dificultat presenta a causa de la gran varietat d'objectes naturals i artificials. La creixent demanda d'un algoritme ràpid, eficient i automàtic per extraure característiques urbanes en tres dimensions va motivar el desenvolupament d'aquesta tesi. Concretament, l'objectiu de la investigació és el desenvolupament i implementació d'algoritmes eficients en l'àmbit de la classificació d'entitats en àrees urbanes complexes que posseïxen una dependència mínima pel que fa als paràmetres umbrals preestablerts, per tal d'aconseguir així un major grau de automatització i una major homogeneïtat en els resultats. Els algoritmes desenvolupats comprenen la totalitat de fases pròpies del tractament i pre-processat de dades LiDAR, des de l'organització del núvol de punts en estructures espacials de dades fins a la definició del veïnat, detecció i filtrat d'errors grossers i la classificació de les diferents entitats que componen l'escena. Així mateix, tota la metodologia proposada és totalment automàtica i s'ha desenvolupat en C++. El procés de classificació proposat detecta un total de quatre entitats: terreny, ponts, edificis i vegetació juntament amb petits objectes. Per identificar cada classe diferents algoritmes han estat desenvolupats i avaluats sobre dues zones test urbanes de gran complexitat. Per filtrar errors grossers s'han desenvolupat diferents algoritmes basats en l'anàlisi del veïnat quant a distribució d'altituds. En aquest sentit, el que obté millors resultats utilitza un enfocament multiprocés amb paràmetres umbrals adaptatius, aconseguint una exactitud global de la classificació del 99,9%. El terreny és classificat mitjançant un nou mètode de densificació que combina tècniques de segmentació i característiques pròpies d'altres mètodes com filtres morfològics i filtres basats en interpolació de superfícies. La inclusió d'anàlisis addicionals millora la classificació, aconseguint una mitjana d'errors per a ambdues zones test menor al 0,5 %. La classificació de ponts es realitza mitjançant la localització de vores i la posterior anàlisi direccional de la continuïtat estructural. De nou, els millors resultats s'aconsegueixen amb la utilització d'un algoritme multiprocés amb paràmetres adaptatius. Per diferenciar els edificis de la vegetació i altres petits objectes s'introdueix el nou concepte de classificador angular. La classificació més precisa s'obté combinant el classificador angular amb tècniques d'anàlisis de textures, aconseguint una mitjana d'errors a la classe edifici que oscil¿la entre 0,40 % i 1,52 % depenent de la zona test. Els resultats experimentals confirmen l'alta precisió aconseguida en la classificació automàtica d'entitats en zones urbanes complexes. A més, cal destacar que els resultats més precisos s'obtenen utilitzant algoritmes multiprocés que ajusten automàticament els paràmetres umbrals, o bé combinant algoritmes amb enfocaments diferents. Aquest aspecte es una de les majors aportacions de la investigació. / Sánchez Lopera, J. (2015). DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN DE ALGORITMOS PARA CLASIFICAR DATOS LIDAR EN AREAS URBANAS [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/59395 / TESIS