dc.contributor.author | Linares Barbero, Manuela | |
dc.contributor.other | Linares Barbero, Manuela | |
dc.date.accessioned | 2016-12-13T13:29:12Z | |
dc.date.issued | 2015 | |
dc.identifier.citation | Linares Barbero, M. (2015). Una mirada al big data y al análisis de conjuntos. Interfases, (8), 163-176. Recuperado de http://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/581 | es_ES |
dc.identifier.issn | 1993-4912 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12724/2547 | |
dc.description.abstract | This ar ticle aims to e xpose the use of Big Data in Conjoint Analysis or analysis of sets (trade- off analysis).
Companies are always developing new products, which is aided by the use of market data in in order to research and identifying the preferences of their targeted customers. Currently, the cluster analysis is one of the most used tools within market research. This is because it helps cut costs in the process. Through descriptive research, various investigations using conjoint analysis can be reviewed to gather information and simulate software tools like Sawtooth, taking advantage of Big Data technology. It can be concluded that transactional and social information used with Big Data can efficiently aid researchers if used in conjunction with the conjoint analysis. | |
dc.description.abstract | En el presente artículo se busca exponer la utilización de big data en análisis de conjuntos (conjoint analysis). Las empresas deben desarrollar nuevos productos de forma constante, para lo cual usan investigaciones de mercados, identifi cando así los gustos y las preferencias de los clientes. En la actualidad, el análisis de conjuntos es una de las herramientas más empleadas en la investigación de mercados, debido a que ayuda a reducir costos en el proceso. A través de la investigación descriptiva se revisan diferentes estudios que han aplicado el análisis de conjunto para levantar información y simularla con las herramientas de software como el Sawtooth, aprovechando la tecnología de big data. Se puede concluir que la información transaccional y la información social que se maneja con big data nos ayudan, de una forma más efi ciente, en la utilización de análisis de conjuntos. | es_PE |
dc.format | application/ pdf | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad de Lima | |
dc.relation.uri | http://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/581/545 | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | * |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
dc.source | Repositorio Institucional Ulima | |
dc.source | Universidad de Lima | |
dc.subject | Análisis de conjuntos | |
dc.subject | Conjoint analysis | |
dc.subject | Estudio de mercado | |
dc.subject | Market research | |
dc.subject.classification | Ingenierías / Ingeniería de sistemas | |
dc.subject.classification | Ciencias empresariales y económicas / Marketing y ventas | |
dc.title | Una mirada al big data y al análisis de conjuntos | es_ES |
dc.title.alternative | A Look at Big Data and the Conjoint Analysis | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
dc.type.other | Artículo | |
dc.identifier.journal | Interfases | |
dc.publisher.country | PE | |