Thesis MEJORAMIENTO DE LA EXPERIENCIA USUARIA EN UN DIFUSOR DE CONTENIDO AUDIOVISUAL, A TRAVES DE MINERÍA DE DATOS - CASO PRÁCTICO: KIKVI
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Date
2016
Authors
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Abstract
En el presente estudio se aplica la metodología CRISP-DM con el fin de mejorar la percepción y experiencia usuaria de una plataforma de difusión de contenido audiovisual llamada Kikvi. Durante el proceso se utiliza Tableau como herramienta de visualización (OLAP) y se aplican diferentes algoritmos de minería de datos para generar modelos de clasificación, todo esto en el marco del lenguaje R y la utilización de sus paquetes: arules, rpart, randomForest, e1071 y ROCR entre otros. En base al estudio, se plantea una propuesta de acciones a tomar con el fin de mejorar el negocio.
In this study, the CRISP-DM methodology is used for the sake of improving the perception and user experience in a video diffusion platform called Kikvi. In the process, Tableu is used as a visualization tool (OLAP), and different data mining algorithms are applied in order to generate classification models, all this done in the context of the programming language R, and the application of its packages: arules, rpart, randomForest, e1071 and ROCR among others. Finally, a roadmap of actions is proposed in order to improve the business.
In this study, the CRISP-DM methodology is used for the sake of improving the perception and user experience in a video diffusion platform called Kikvi. In the process, Tableu is used as a visualization tool (OLAP), and different data mining algorithms are applied in order to generate classification models, all this done in the context of the programming language R, and the application of its packages: arules, rpart, randomForest, e1071 and ROCR among others. Finally, a roadmap of actions is proposed in order to improve the business.
Description
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Keywords
CRISP-DM, EXPERIENCIA USUARIA, MINERIA DE DATOS