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Larico, Y., (2021). Caracterización de clientes de la marca TGI Fridays, mediante los algoritmos K-Means y K-Medoids [Universidad Nacional Mayor de San Marcos]. https://hdl.handle.net/20.500.12672/18660
Larico, Y., Caracterización de clientes de la marca TGI Fridays, mediante los algoritmos K-Means y K-Medoids []. PE: Universidad Nacional Mayor de San Marcos; 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12672/18660
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Title: Caracterización de clientes de la marca TGI Fridays, mediante los algoritmos K-Means y K-Medoids
Authors(s): Larico Soncco, Yeny
Advisor(s): Rodriguez Orellana, Hugo Marino
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Issue Date: 2021
Institution: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Abstract: Caracteriza a los clientes de la marca TGI Fridays, para poder tener éxito en las estrategias de Marketing.
Para esta categorización primero se tuvo que realizar la limpieza de datos, luego se seleccionaron las variables para el análisis, las cuales fueron edad, ganancia y cantidad de productos. Luego se aplicó el análisis jerárquico, el cual se realizó para poder obtener el número óptimo de clúster. Luego se aplicaron los análisis no jerárquicos de conglomerados K-means y K-meodids. Esto nos brindó los grupos de clientes con las características más homogéneas. Seguido se realizó la evaluación de cada agrupamiento con el método de la silueta. Finalmente, se obtuvo como resultado tres grupos de clientes. El primer grupo se define por
la alta demanda de productos y alta ganancia, el segundo grupo se define por ser los más jóvenes y con poca ganancia y el tercer grupo se define por la demanda regular de productos y mayor edad. Con esta clasificación tendríamos más conocimiento de ellos, y en consecuencia elegir cuales serían las estrategias adecuadas para la publicidad.
Link to repository: https://hdl.handle.net/20.500.12672/18660
Discipline: Estadística
Grade or title grantor: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Estadística
Grade or title: Licenciada en Estadística
Juror: Molina Quiñones, Helfer Joel; Jaimes Velasquez, Carlos Alberto
Register date: 26-Oct-2022
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