Análisis de Patrones y Predicción de Comportamiento de Usuarios a través de Técnicas de Agrupamiento

Abstract

Este proyecto se centra en la exploración, análisis y extracción de información relevante de un conjunto de datos compuesto por la interacción cientos de usuarios anónimos de una empresa. El conjunto de datos incluye una amplia gama de información, incluyendo detalles de la comunicación del usuario a lo largo de un año, como la identificación del usuario y del mensaje, el momento exacto en que se envió y se recibió cada mensaje, entre otros datos relevantes.

El objetivo principal del proyecto es analizar toda la información relevante de este conjunto de datos, utilizando técnicas de análisis de datos avanzadas. Principalmente, nos enfocaremos en la aplicación de técnicas de agrupamiento para categorizar a los usuarios según su forma de uso.

Además, se realizará un análisis detallado de los datos para estimar y predecir los horarios de los usuarios basándonos en su comportamiento pasado. Este enfoque nos permitirá identificar patrones y tendencias en los hábitos de comunicación de los usuarios, lo que a su vez podría proporcionar información valiosa sobre sus preferencias y necesidades.

Este estudio no solo proporcionará una visión más profunda del comportamiento de los usuarios, sino que también podría ser una herramienta valiosa para la empresa en la toma de decisiones estratégicas y en la mejora de sus servicios. Al entender mejor a sus usuarios, la empresa puede diseñar e implementar soluciones más eficientes y efectivas para satisfacer sus necesidades.

This project focuses on the exploration, analysis, and extraction of relevant information from a dataset composed of the interaction between hundreds of anonymous users from a company. The dataset includes a wide range of information, including user communication details over a year, such as user and message identification, the exact moment each message was sent and received, among other relevant data.

The main goal of the project is to acquire insights information from this dataset, using advanced and sophisticated data analysis techniques. Mainly, we will focus on the application of clustering techniques to categorize users based on their usage.

In addition, a detailed analysis of the data will be performed to estimate and predict users' schedules based on their past behavior. This approach will allow us to identify patterns and trends in user communication habits, which in turn could provide valuable information about their preferences and needs.

This study will not only provide a deeper insight into user behavior but could also be a valuable tool for the company in making strategic decisions and improving its services. By better understanding their users, the company can design and implement more efficient and effective solutions to meet their needs.