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Aplicaciones del text mining en la actualidad centrado en el área de Marketing
dc.contributor.advisor | Martínez de Ibarreta Zorita, Carlos | es-ES |
dc.contributor.author | López de Miguel, Álvaro | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | es_ES |
dc.date.accessioned | 2018-10-17T10:20:09Z | |
dc.date.available | es_ES | |
dc.date.issued | 2019 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/32596 | |
dc.description | Grado en Administración y Dirección de Empresas | es_ES |
dc.description.abstract | La recolección de información siempre ha sido un pilar fundamental de cualquier empresa para tener éxito. Es necesario entender a nuestros consumidores para poder tener éxito a la hora de comercializar un producto o servicio. Hoy en día se mueve mas información que nunca, aproximadamente 2,5 billones de bytes cada día (InfoChannel, 2018) y este número va en aumento hasta el punto de que se prevé que para el año 2020, cada persona creará 1,7MB de datos por segundo. No solo eso, sino que se prevé que el peso aproximado de los datos en todo el internet será de 40 zettabytes en 2020 (Allahyari et al., 2017); un aumento muy drástico si tenemos en cuenta que era ´solo’ 8 zettabytes en 2015. La mayoría de estos datos vienen en formato de vídeo debido al gran éxito de plataformas como YouTube y Netflix. Las fotos son otro formato de obtención de datos que está en constante crecimiento gracias a aplicaciones como Instagram y Snapchat. Aunque en este trabajo nos vamos a centrar en el formato tradicional (textos) que tampoco se queda atrás con respecto a los formatos mencionados anteriormente. Esto se puede observar fácilmente en la gran cantidad correos electrónicos y de artículos publicados cada día y fácilmente accesibles en virtud de buscadores como Google; Twitter es otra gran fuente de información que muchas empresas usan para monitorear a sus consumidores o público objetivo. Tanta información se convirtió en un problema mas que una bendición para muchas empresas que no poseían los recursos ni los medios para recopilar estos datos, organizarlos y darles algún uso. Es por esto por lo que nació lo que hoy conocemos como Data Mining. | es-ES |
dc.description.abstract | The gathering of information has always been a fundamental pillar of any company in order to succeed. It is necessary to understand our consumers in order to be successful when marketing a product or service. Nowadays, more information is being moved than ever, approximately 2.5 trillion bytes every day (InfoChannel, 2018) and this number is increasing to the point that it is expected that by the year 2020, each person will create 1.7MB of data per second. Not only that, but it is expected that the approximate weight of data across the internet will be 40 zettabytes by 2020 (Allahyari et al., 2017); a very drastic increase if we consider that it was only '8 zettabytes in 2015. Most of this data comes in video format due to the great success of platforms such as YouTube and Netflix. Photos are another format for obtaining data that is constantly growing thanks to applications like Instagram and Snapchat. Although throughout this research paper we will be focusing on the traditional format (texts) which is not far behind compared to the previously mentioned formats. And this can be easily seen in the large number of emails and articles published every day and easily accessible by search engines such as Google; Twitter is another great source of information that many companies use to monitor their consumers or target audience. So much information almost became a problem rather than a blessing for many companies that did not have the resources or the means to collect this data, organize it and give it some use. This is why Data Mining was born. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject | 53 Ciencias económicas | es_ES |
dc.subject | 5306 Economía del cambio tecnológico | es_ES |
dc.subject | 530602 Innovación tecnológica | es_ES |
dc.subject | 531105 Marketing | es_ES |
dc.subject.other | es_ES | |
dc.title | Aplicaciones del text mining en la actualidad centrado en el área de Marketing | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.keywords | Text mining, Data mining, Tecnología, Marketing, Corpus, Asignación de Dirichlet Latente, Análisis de Semántica Latente | es-ES |
dc.keywords | Text mining, Data mining, Technology, Marketing, Corpus, Latent Dirichlet Allocation, Latent Semantic Analysis | en-GB |