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dc.contributor.authorCam Gensollen, César Rogelio
dc.contributor.otherCam Gensollen, César Rogelio
dc.date.accessioned2023-01-16T15:26:03Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationCam Gensollen, C. R. (2022). Big data en el mundo del retail: segmentación de clientes y sistema de recomendación en una cadena de supermercados de Europa. Ingeniería Industrial, 189-216. https://doi.org/10.26439/ing.ind2022.n.5808es_PE
dc.identifier.issn1025-9929
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/17342
dc.descriptionRevista indexada en Latindex - Catálogo 2.0es_PE
dc.description.abstractEn esta investigación se presentan los conceptos y técnicas utilizados en un proyecto de big data para una compañía europea de supermercados. Se propuso la segmentación de clientes, utilizando el algoritmo k-medias, y un sistema de recomendación a través de la librería LightFM de Python. Entre las principales conclusiones, se puede indicar la importancia de definir adecuadamente el problema por resolver, el uso correcto de la infraestructura de big data, y la relevancia del análisis exploratorio del conjunto de datos y su preprocesamiento, así como la aplicación de la metodología de proyectos TDSP (Team Data Science Process), orientada a los proyectos de big data.es_PE
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Lima, Facultad de Ingeniería Industrial
dc.relation.ispartofurn:issn:1025-9929
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceRepositorio Institucional Ulima
dc.sourceUniversidad de Lima
dc.subjectPendientees_PE
dc.subject.classificationPendiente / Pendientees_PE
dc.titleBig data en el mundo del retail: segmentación de clientes y sistema de recomendación en una cadena de supermercados de Europaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.otherArtículo
dc.identifier.journalIngeniería Industrial
dc.publisher.countryPE
dc.description.peer-reviewRevisión por pareses_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.26439/ing.ind2022.n.5808


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