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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorArteaga Ortiz, María Isabel-
dc.contributor.authorReinoso Arévalo, Daniela Belén-
dc.date.accessioned2026-07-14T14:31:33Z-
dc.date.available2026-07-14T14:31:33Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.urihttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/17171-
dc.description.abstractEl trabajo de titulación aborda la necesidad de fortalecer la toma de decisiones empresariales mediante Big Data y transformación digital. El objetivo es desarrollar soluciones analíticas en cinco áreas complementarias: análisis predictivo de ventas, visualización de datos de investigación en salud mental, diseño de estrategia digital empresarial, gestión de proyectos analíticos y modelos de aprendizaje automático para segmentación de clientes. La metodología combina análisis de datos de mercado, visualización comparativa por países, diseño estratégico de innovación digital y modelos predictivos de aceptación de productos financieros. Como resultados, se obtuvo una plataforma de análisis predictivo que mejora la experiencia del usuario, visualizaciones comparativas relevantes, una estrategia de transformación digital aplicable y modelos de segmentación efectivos. Se concluye que la integración de estas estrategias fortalece la eficiencia, competitividad y sostenibilidad organizacional mediante el uso estratégico de datos.es
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad del Azuayes
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectANALÍTICA DE DATOSes
dc.subjectANÁLISIS PREDICTIVOes
dc.subjectAPRENDIZAJE AUTOMÁTICOes
dc.subjectBIG DATAes
dc.subjectSEGMENTACIÓN DE CLIENTESes
dc.subjectTRANSFORMACIÓN DIGITALes
dc.subjectVISUALIZACIÓN DE DATOSes
dc.titleCaso C: Analítica de datos y estrategias de transformación digitales
dc.typemasterThesises
dc.description.degreeMaestría en Gerencia de Datos y Negocioses
dc.pagination.pages41 p.es
Aparece en las colecciones: Posgrados

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