Segmentación de clientes del sector turístico de Santander mediante el uso de análisis de sentimientos

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dc.contributor.advisorLamos Diaz, Henry
dc.contributor.authorDiana Carolina Gomez Vargas
dc.contributor.evaluatorOrtiz Pimiento, Nestor Raul
dc.contributor.evaluatorCordoba Sarmiento, Edgar Eduardo
dc.date.accessioned2023-12-01T19:39:29Z
dc.date.available2023-12-01T19:39:29Z
dc.date.created2023-11-30
dc.date.issued2023-11-30
dc.description.abstractEste proyecto se centra en el diseño de un modelo destinado a comprender de manera más profunda a los clientes en el sector turístico de Santander. Se logra esto mediante el análisis de las opiniones de los usuarios que se encuentran en las reseñas de hoteles en TripAdvisor. El incremento del turismo en la región, junto con las tendencias emergentes después de la pandemia, ha generado un cambio en las preferencias de los viajeros. Para afrontar este desafío, se aplicaron técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y Minería de Datos para evaluar dichas opiniones. Esta iniciativa permite establecer una conexión más sólida con cada tipo de viajero. A través de este proyecto, se identificaron patrones y tendencias ocultas en estas opiniones, lo cual revela preferencias esenciales relacionadas con la gastronomía, la ubicación, el servicio y otros aspectos fundamentales. Estos hallazgos pueden servir como una guía valiosa para las estrategias de marketing en el sector hospitalario de Santander.
dc.description.abstractenglishThis project focuses on designing a model to gain a deeper understanding of customers in the Santander tourism sector. This is achieved through the analysis of user opinions found in hotel reviews on TripAdvisor. The increase in tourism in the region, coupled with emerging trends post-pandemic, has led to shifts in traveler preferences. To address this challenge, Natural Language Processing (NLP) and Data Mining techniques were employed to evaluate these opinions. This initiative enables a stronger connection with each type of traveler. Through this project, hidden patterns and trends in these opinions were identified, revealing crucial preferences related to cuisine, location, service, and other fundamental aspects. These findings can serve as a valuable guide for marketing strategies in the Santander hospitality sector
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Industrial
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15579
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Industrial
dc.publisher.schoolEscuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectTurismo
dc.subjectProcesamiento de lenguaje natural (PLN)
dc.subjectminería de datos
dc.subjectanálisis de sentimientos
dc.subjectTransformer
dc.subjectAprendizaje profundo.
dc.subject.keywordTourism
dc.subject.keywordNatural language processing (NLP)
dc.subject.keywordData mining
dc.subject.keywordsentiment analysis
dc.subject.keywordTransformer
dc.subject.keywordDeep learning
dc.titleSegmentación de clientes del sector turístico de Santander mediante el uso de análisis de sentimientos
dc.title.englishCustomer segmentation in Santander's tourism sector using sentiment analysis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Industrial