Bücher von Laura Piña Miranda

L'analisi dei dati massivi, nota anche come "Big Data", si basa sull'archiviazione e sulla successiva quantificazione ed elaborazione di grandi quantità di informazioni con l'obiettivo di ottenere tendenze e regolarità. In campo economico, l'analisi dei dati consente, tra l'altro, di analizzare i fattori di un'attività economica che hanno il maggiore impatto sui suoi risultati. In questo modo, è possibile ottenere previsioni con un maggior grado di confidenza sull'effetto delle diverse possibili decisioni aziendali, consentendo di ottimizzare il percorso da seguire alla ricerca del successo commerciale. Questo spesso conferisce alle aziende che lo applicano un vantaggio competitivo rispetto a quelle che non lo fanno. L'obiettivo di questo lavoro è creare modelli predittivi della spesa turistica in Spagna. A tal fine, abbiamo utilizzato i dati dell'indagine EGATUR, un database che fornisce informazioni dettagliate sui turisti che viaggiano in Spagna. I dati utilizzati sono distribuiti su un periodo di due anni. Sono stati utilizzati gli algoritmi di regressione lineare (LR), K Nearest Neighbours (KNN), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) e Deep Learning (DL).

El análisis de datos masivos, también denominado como ¿Big Datä se basa en almacenar y posteriormente cuantificar y procesar grandes cantidades de información con el objetivo de obtener tendencias y regularidades. En el campo económico, el análisis de datos permite entre otras cosas, analizar los factores de una actividad económica que más impactan en sus resultados. De esta forma es posible obtener predicciones con mayor grado de confianza del efecto de las diferentes decisiones comerciales posibles permitiendo optimizar el camino a seguir en busca del éxito comercial. Esto trae muchas veces, para las empresas que lo aplican, una ventaja competitiva respecto a las que no lo hacen. En este trabajo se tiene como objetivo crear modelos predictivos del gasto de un turista en España. Para esto se utilizaron los datos de la encuesta EGATUR, que es una base de datos que proporciona información detallada de los turistas que viajan a España. Los datos usados están comprendidos en un periodo de dos años. Y para el mismo se usaron los algoritmos de Regresión Lineal (LR), K vecinos más cercanos (KNN), Random Forest (RF), Máquina de vectores de soporte (SVM) y Aprendizaje Profundo (DL).

A análise de dados massivos, também conhecida como "Big Data", baseia-se no armazenamento e posterior quantificação e tratamento de grandes quantidades de informação com o objetivo de obter tendências e regularidades. No domínio económico, a análise de dados permite, entre outras coisas, analisar os factores de uma atividade económica que têm maior impacto nos seus resultados. Desta forma, é possível obter previsões com um maior grau de confiança do efeito das diferentes decisões empresariais possíveis, permitindo otimizar o caminho a seguir em busca do sucesso comercial. Este facto confere frequentemente às empresas que o aplicam uma vantagem competitiva sobre as que não o fazem. O objetivo deste trabalho é criar modelos preditivos do gasto turístico em Espanha. Para o efeito, utilizámos dados do inquérito EGATUR, uma base de dados que fornece informações detalhadas sobre os turistas que viajam para Espanha. Os dados utilizados estão distribuídos por um período de dois anos. E para o mesmo, foram utilizados algoritmos de Regressão Linear (LR), K Nearest Neighbours (KNN), Random Forest (RF), Support Vetor Machine (SVM) e Deep Learning (DL).

Die Analyse von Massendaten, auch als "Big Data" bezeichnet, basiert auf der Speicherung und anschließenden Quantifizierung und Verarbeitung großer Informationsmengen, um Trends und Regelmäßigkeiten zu ermitteln. Im Bereich der Wirtschaft ermöglicht die Datenanalyse unter anderem die Analyse der Faktoren einer Wirtschaftstätigkeit, die den größten Einfluss auf ihre Ergebnisse haben. Auf diese Weise ist es möglich, mit größerer Sicherheit Vorhersagen über die Auswirkungen der verschiedenen möglichen Geschäftsentscheidungen zu treffen und so den Weg zu optimieren, der auf der Suche nach wirtschaftlichem Erfolg eingeschlagen werden soll. Dies bringt den Unternehmen, die es anwenden, oft einen Wettbewerbsvorteil gegenüber denjenigen, die es nicht tun. Ziel dieser Arbeit ist es, Vorhersagemodelle für die Ausgaben von Touristen in Spanien zu erstellen. Zu diesem Zweck wurden Daten aus der EGATUR-Erhebung verwendet, einer Datenbank, die detaillierte Informationen über Touristen, die nach Spanien reisen, enthält. Die verwendeten Daten beziehen sich auf einen Zeitraum von zwei Jahren. Dazu wurden die Algorithmen Lineare Regression (LR), K-Nächste Nachbarn (KNN), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) und Deep Learning (DL) verwendet.

The analysis of massive data, also known as "Big Data", is based on storing and subsequently quantifying and processing large amounts of information in order to obtain trends and regularities. In the economic field, data analysis allows, among other things, to analyze the factors of an economic activity that have the greatest impact on its results. In this way, it is possible to obtain predictions with a higher degree of confidence of the effect of the different possible business decisions, allowing to optimize the path to follow in search of commercial success. This often brings, for the companies that apply it, a competitive advantage over those that do not. The objective of this work is to create predictive models of tourist spending in Spain. For this purpose, data from the EGATUR survey was used, which is a database that provides detailed information on tourists traveling to Spain. The data used are for a period of two years. And for the same, Linear Regression (LR), K nearest neighbors (KNN), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) and Deep Learning (DL) algorithms were used.

El análisis de datos masivos, también denominado como ¿Big Datä se basa en almacenar y posteriormente cuantificar y procesar grandes cantidades de información con el objetivo de obtener tendencias y regularidades. En el campo económico, el análisis de datos permite entre otras cosas, analizar los factores de una actividad económica que más impactan en sus resultados. De esta forma es posible obtener predicciones con mayor grado de confianza del efecto de las diferentes decisiones comerciales posibles permitiendo optimizar el camino a seguir en busca del éxito comercial. Esto trae muchas veces, para las empresas que lo aplican, una ventaja competitiva respecto a las que no lo hacen. En este trabajo se tiene como objetivo crear modelos predictivos del gasto de un turista en España. Para esto se utilizaron los datos de la encuesta EGATUR, que es una base de datos que proporciona información detallada de los turistas que viajan a España. Los datos usados están comprendidos en un periodo de dos años. Y para el mismo se usaron los algoritmos de Regresión Lineal (LR), K vecinos más cercanos (KNN), Random Forest (RF), Máquina de vectores de soporte (SVM) y Aprendizaje Profundo (DL).