Minería de Datos para mejorar los procesos de control de la demanda turística en el Ministerio de Turismo de la Provincia del Carchi en el año 2022

Abstract

La presente investigación denominada “Minería de Datos para mejorar los procesos de control de la demanda turística en el Ministerio de Turismo de la Provincia del Carchi en el año 2022”, tiene como objetivo principal crear un modelo de minería de datos para los procesos de control de la demanda turística en el ministerio de turismo de la provincia del Carchi, que sea capaz de mejorar los procesos de control que utiliza esta institución pública. Para dar cumplimiento a los objetivos planteados, se utilizó una metodología con enfoque investigativo, la investigación presento dos enfoques cualitativo y cuantitativo; en conjunto con estos enfoques se utilizó la investigación de exploración, documental, de campo, mediante la cuales se obtuvo características particulares relacionados a los procesos de alojamiento y gasto turístico como los tiempos de ejecución, el manejo y almacenamiento de la información y los usuarios que intervienen en los procesos. Para la recolección de toda esta información se aplicó una entrevista dirigida al Analista de Desarrollo y Promoción Turística de la Zona N°1 del Ministerio de Turismo y una encuesta dirigida a los sitios de alojamiento de la provincia del Carchi. Toman en cuenta los resultados conseguidos se desarrolló una propuesta utilizando la metodología CRISP-DM, donde se definió las actividades que involucran la creación de un modelado de minería de datos incluyendo aspectos técnicos e instrumentos de más utilidad. Por medio de un estudio de factibilidad se determinó los medios necesarios con los que cuenta el ministerio de turismo de la zona N°1 para adoptar la construcción de un proyecto de minería de datos. Finalmente, con relación a un aspecto más técnico se desarrolló una técnica de modelado de agrupamiento o clustering, con una base de datos en Microsoft Excel y el software Knime Analytics para construir el modelo, se utilizó la plataforma Power BI que permitió evaluar y analizar los datos resultantes del algoritmo K-means, técnica de modelado dedicada al agrupamiento o clustering. Con el uso de estas plataformas y algoritmos para crear un modelo de minería de datos y fusionando con las actividades de CRISP-DM, se obtuvo una documentación organizada que puede ser utilizada como referencia en proyectos futuros de investigación.