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Análisis y predicción de la demanda hotelera usando técnicas de aprendizaje automático

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Análisis y predicción de la demanda hotelera usando técnicas de aprendizaje automático

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dc.contributor.advisor Ferri Ramírez, César es_ES
dc.contributor.advisor Martínez Plumed, Fernando es_ES
dc.contributor.author Gauses Domingo, Miguel es_ES
dc.date.accessioned 2021-09-13T11:52:37Z
dc.date.available 2021-09-13T11:52:37Z
dc.date.created 2021-07-19
dc.date.issued 2021-09-13 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/172243
dc.description.abstract [ES] Este trabajo tiene como objetivo principal el análisis en profundidad de un conjunto de datos de reservas hoteleras. Estos datos se utilizan como modelo de referencia del sector con el fin de hallar relaciones de interés entre los diferentes datos. Estos datos pueden aportar información con la que construir un modelo predictivo capaz de anticipar cancelaciones de reservas en base a la experiencia adquirida a través del análisis de los datos. Para ello se dispone de un conjunto de datos obtenido del registro de dos hoteles ubicados en Portugal, diferenciados por ser uno un hotel de ciudad y otro un Resort vacacional. Este conjunto está formado por aproximadamente 120 mil entradas y dispone de una amplia variedad de variables que aportan información concisa de la situación de cada registro. Mediante el uso de las técnicas de aprendizaje automático actuales, este trabajo trata de encontrar relaciones entre variables que indiquen una correlación en los datos de las reservas canceladas. Con esta información se modela un algoritmo para predecir las posibles cancelaciones en los diferentes hoteles. Dicho modelo ha de anticipar el resultado de la cancelación de una reserva con una tasa de acierto adecuada. La finalidad de este modelo es crear una herramienta para el sector hotelero y que pueda ser empleada para la toma de decisiones en el negocio, anticipándose así al posible futuro y proporcionando la oportunidad de obtener una organización más eficaz y eficiente del negocio. es_ES
dc.description.abstract [EN] The main objective of this paper is the in-depth analysis of a hotel reservation data set. These data are used as a reference model of the sector in order to find relationships of interest between the different data. These data can provide information with which to build a predictive model capable of anticipating booking cancellations based on the experience acquired through the analysis of the data. For this purpose, a data set obtained from the registry of two hotels located in Portugal, one a city hotel and the other a holiday resort, is available. This set is made up of approximately 120 thousand entries and has a wide variety of variables that provide concise information on the situation of each registry. Using current machine learning techniques, this work attempts to find relationships between variables that indicate a correlation in the cancelled reservation data. With this information, an algorithm is modeled to predict the possible cancellations in the different hotels. This model has to anticipate the result of the cancellation of a reservation with an adequate hit rate. The purpose of this model is to create a tool for the hotel industry that can be used for decision making in the business, thus anticipating the possible future and providing the opportunity to obtain a more effective and efficient organization of the business. es_ES
dc.format.extent 63 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Aprendizaje automático es_ES
dc.subject Modelo predictivo es_ES
dc.subject Sector hotelero es_ES
dc.subject Temporalidad es_ES
dc.subject Negocio es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Predictive model es_ES
dc.subject Hotel sector es_ES
dc.subject Temporality es_ES
dc.subject Business es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Análisis y predicción de la demanda hotelera usando técnicas de aprendizaje automático es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Gauses Domingo, M. (2021). Análisis y predicción de la demanda hotelera usando técnicas de aprendizaje automático. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/172243 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\137804 es_ES


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