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.
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- Contenido
- Capítulo 1. Un acercamiento a la empresa Distecom
- 1.1. Pregunta problema
- 1.2. Idea a defender
- 1.3. Objetivos de la investigación
- 1.4. Justificación
- Capítulo 2. Marco teórico
- 2.1. Conceptos tecnológicos
- 2.1.1. Modelo predictivo
- 2.1.2. Importancia del modelo predictivo
- 2.1.3. Tipos de modelos predictivos
- 2.1.4. Big Data
- 2.1.5. Beneficios
- 2.1.6. Inteligencia de negocios
- 2.1.7. Principales características de la inteligencia de negocio
- 2.1.8. Phyton
- 2.1.9. Flujos de trabajo naranja
- 2.1.10. Ventas por medios de referidos
- 2.1.11. Maneras de lograr clientes referidos
- 2.1.12. Tipos de referidos
- 2.1.13. Pasos para obtener referidos
- 2.1.14. Beneficios de la venta por referidos
- 2.2. Metodología
- 2.2.1. CRISP-DM
- 2.2.2. Kimball
- 2.2.3. Hefesto
- 2.2.4. Cuestionario
- 2.2.5. Encuesta
- Capítulo 3. Marco metodológico
- 3.1. Criterios de éxito del negocio
- 3.2. Definición de requerimientos del proyecto
- 3.2.1. Inventario de recursos
- 3.2.2. Requerimientos funcionales y no funcionales
- 3.2.3. Roles y responsabilidades
- 3.2.4. Riesgos y contingencias
- 3.2.5. Plan del proyecto
- Capítulo 4. Análisis de los resultados
- 4.1. Esquema de validación
- 4.2. Descripción de resultados
- Capítulo 5. Presentación de soluciones tecnológicas, aplicaciones técnicas
- 5.1. Análisis de la situación actual
- 5.1.1. Organigrama de la institución
- 5.1.2. Objetivos de la institución
- 5.2. Descripción de las fuentes de datos
- 5.2.1. Exploración de los datos
- 5.3. Desarrollo del prototipo del Cuadro de Mando en Power BI
- Conclusiones
- Bibliografía
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