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Análisis del tipo de usuario Facebook a partir del perfil aplicando algoritmo de minería de datos
dc.contributor.author | Maturana Muñoz, Arhel | |
dc.date.accessioned | 2017-10-17T20:43:45Z | |
dc.date.available | 2017-10-17T20:43:45Z | |
dc.date.issued | 2014 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ucm.cl/handle/ucm/657 | |
dc.description | Tesis para optar al título de Ingeniero Civil Informático | es_CL |
dc.description.abstract | La tesis presentada a continuación se enmarca dentro de los grupos de investigación TRICAHUE y Universidad de Málaga, liderada por la Dra. Angélica Urrutia Sepúlveda de la Universidad Católica del Maule, tiene como finalidad aportar conocimiento a las empresas en base a la información de sus clientes. La metodología empleada es la siguiente, se creó una aplicación de Facebook, donde se obtuvo información de todos aquellos usuarios que interactuaron con ella, esto es posible gracias a la Graph API v2.1 de Facebook, la información extraída se almacenó en una base de datos y posteriormente se realizó un proceso de limpieza por medio de la herramienta de Pentaho llamada PDI (Pentaho Data Integration), por último se aplicaron algoritmos de minería de datos para realizar una clasificación y asociación de los usuarios. Una vez planteados los métodos, se realizó la extracción de datos de los perfiles de Facebook, luego de una correcta limpieza del archivo plano en formato .csv, gracias a la herramienta de ETL, finalmente se aplican ambos algoritmos asociativos donde las imágenes entregan información suficiente para toma de decisiones a nivel estratégico de la empresa. Si la empresa (Clínica Veterinaria Vetland) requiere extraer todos los datos de los perfiles de la aplicación Facebook, no es posible, por dos razones, primero que el usuario no lo comparta en Facebook y segundo no desee compartirlo con la aplicación aun siendo información existente en su perfil, aunque no se tiene en un 100% esta información, si se tiene la suficiente para realizar análisis de interés. La Graph API de Facebook es la única manera de obtener información actuando como intermediario entre Aplicación Facebook y Aplicación Web, además es simple, rápida y confiable. Las imágenes proporcionadas por los algoritmos nos permite establecer quienes son los usuarios que activamente participan en la aplicación de Facebook, como información adicional, al consultar a la empresa los resultados coinciden con tipo de clientes que usan el servicio proporcionado por la Clínica. | es_CL |
dc.language.iso | es | es_CL |
dc.publisher | Universidad Católica del Maule, Facultad de Ciencias de la Ingeniería | es_CL |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ | * |
dc.subject | Minería de datos | es_CL |
dc.subject | Gestión de negocios | es_CL |
dc.subject | Redes sociales en línea | es_CL |
dc.title | Análisis del tipo de usuario Facebook a partir del perfil aplicando algoritmo de minería de datos | es_CL |
dc.type | Thesis | es_CL |
dc.ucm.uri | sibib2.ucm.cl:2048/login?url=http://guiastematicas.biblioteca.ucm.cl/ld.php?content_id=36669406 | es_CL |
dc.ucm.profesorguia | Urrutia Sepúlveda, Angélica |
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