Bibliographic Details
| Title: |
Modelos predictivos para identificar probabilidades de recomendación |
| Description: |
Un modelo predictivo es un conjunto de procesos ejercidos a través de técnicas computacionales de análisis de datos que ayudan a inferir la probabilidad de que ocurran determinadas situaciones previas a su consecución y, a su vez, detectar oportunidades. El software libre se ha convertido en uno de los movimientos tecnológicos de mayor auge en el siglo XXI. Para su desarrollo, ha sido necesario contar con un grupo de herramientas que hagan óptima su utilización y sean fáciles de aprender. Python es un lenguaje de programación que cumple con lo planteado y se perfila como una opción recomendada para el desarrollo de software libre. Por ello, este libro tiene como propósito presentar un modelo predictivo construido mediante Phyton, con el fin de identificar qué clientes recomendarían los productos y servicios que ofrece la empresa Distecom. En el estudio se empleó un enfoque mixto y se utilizó la encuesta a los colaboradores y clientes mediante un cuestionario estructurado. Se encuestó a seis empleados y una muestra de 122 clientes activos de una población total de 1006 clientes. También se ejecutó la debida tabulación y presentación mediante gráficos con los respectivos datos cuantitativos. La herramienta de entorno de desarrollo utilizada fue Phyton, con la cual se configuró las funcionalidades del proyecto. Asimismo, se destacan los beneficios de la propuesta como herramienta de gestión para la empresa Distecom. |
| Authors: |
William Rafael Raymondi Lomas, Sergio Israel Peña Guano |
| Resource Type: |
eBook. |
| Subjects: |
Python (Computer program language), Probabilities--Computer simulation |
| Categories: |
COMPUTERS / Programming / General, COMPUTERS / Languages / Python |
| Database: |
eBook Collection (EBSCOhost) |