Browsing by Author "Gamarra Ramos, Gleny Paola"

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Análisis Comparativo usando minería de datos en la predicción del rendimiento académico de adolescentes basado en emociones
(LACCEI, Inc., 2019-07) Gamarra Ramos, Gleny Paola; Farfán Choquehuanca, María Elisabeth
Toda investigación relacionado a la educación y el rendimiento académico es de gran importancia en nuestra sociedad debido a la variabilidad que tiene nuestro sistema educativo, Las metodologías de educación que suelen ser usadas desconocen de las nuevas problemáticas que surgen y afectan a los estudiantes de diferentes niveles educativos, es por ello que se propone realizar un análisis comparativo usando técnicas de minería de datos para predecir el rendimiento académico de adolescentes basado en emociones, de esta manera se buscó identificar las deficiencias y puntos cumbre con el motivo de aportar información a nuevas metodologías, para ello hacemos uso de técnicas de minería de datos como árboles de decisión y redes bayesianas, alcanzando de esta forma un análisis profundo mediante esas dos técnicas. Este análisis requirió del uso de datos recolectados selectivamente de una institución educativa de Arequipa, obteniendo como resultado que los alumnos que tienden a tener emociones negativas durante los tres primeros años de secundaria y mostrando declive en sus notas en comparación a los últimos dos años.
Aplicación de Inteligencia de Negocios para Mejorar las Utilidades Mediante el Aumento de la Satisfacción del Cliente en Restaurantes
(LACCEI, Inc., 2019-07) Huallpa Tapia, Luis David; Gamarra Ramos, Gleny Paola; Vicente Gallegos, Julio Cesar; Quiroga Lipe, Mauricio Oscar
En la actualidad para los restaurantes administrar la satisfacción del cliente se ha convertido en una prioridad, ya que esto permite conocer los gustos del cliente que son necesarios para ser implementados y de esta forma conseguir que los clientes consumidores se incrementen y por consiguiente el negocio prospere. Sin embargo, si no se tiene a la clientela satisfecha el negocio corre riesgo de fracasar. El presente estudio tiene como objetivo aplicar inteligencia de negocios con el objetivo de mejorar las utilidades del restaurante con el aumento de la satisfacción del cliente. Primero realizando un análisis objetivo de las preferencias y necesidades comunes de los consumidores para de esta manera adecuar los espacios de venta a los requerimientos del cliente. Los datos se analizan mediante el uso de un método de minería de datos con una técnica de clasificación, estos modelos se desarrollan utilizando el árbol de decisión para determinar los atributos subyacentes de la satisfacción del cliente. Determinando que el árbol de decisiones y la red neuronal producen más del 80% de precisión predictiva. Lo que nos permite poder concluir las facilidades necesarias para poder atraer y fidelizar a la clientela, finalizando con su satisfacción y mayor afluencia a los restaurantes.