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dc.contributor.advisor | Hervás Marín, David | es_ES |
dc.contributor.advisor | Carracedo Garnateo, Patricia | es_ES |
dc.contributor.author | Serra Izquierdo, Araceli | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-07-29T17:56:09Z | |
dc.date.available | 2024-07-29T17:56:09Z | |
dc.date.created | 2024-06-26 | |
dc.date.issued | 2024-07-29 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/206775 | |
dc.description.abstract | [ES] El vino es y ha sido a lo largo de la historia una bebida popular en las diferentes sociedades. El proceso de producción del vino se ha ido refinando con el paso de los años hasta el punto de llegar a estudiar qué componentes añadir y la cantidad exacta del mismo para conformar la matriz del vino idónea que haga ser percibido al vino como de los mejores para el consumidor. Por ello, las empresas especializadas en vinos que han ido surgiendo a lo largo del tiempo tienen muy presente la matriz del vino que eligen y las opiniones de los usuarios sobre la misma. El objetivo de este trabajo fin de grado es estudiar cómo la matriz del vino y las opiniones de expertos en catas sobre los componentes del mismo afectan a su calidad final percibida y, por tanto, permitirle a la empresa conocer la mejor forma de corregir el producto para que sea más agradable para el consumidor y con ello poder aumentar las ventas de su producto. Para alcanzar este objetivo se han aplicado técnicas econométricas y de machine learning basadas en la regresión ordinal. En este caso, se ha usado R como software estadístico, puesto que es un lenguaje especializado en el análisis, tratamiento y visualización de datos. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] Wine is and has been throughout history a popular drink in different societies. The wine production process has been refined over the years to the point of studying what components to add and the exact amount thereof to form the ideal wine matrix that makes the wine perceived as one of the best for the consumer. For this reason, the companies specialized in wines that have emerged over time are very aware of the matrix of the wine they choose and the opinions of users about it. The objective of this final degree project is to study how the matrix of the wine and the opinions of experts in tastings about its components affect its final perceived quality and, therefore, allow the company to know the best way to correct the product. to make it more pleasant for the consumer and thereby increase the sales of your product. To achieve this objective, econometric and machine learning techniques based on ordinal regression have been applied. In this case, R has been used as statistical software, since it is a language specialized in data analysis, processing and visualization. | es_ES |
dc.description.abstract | [CA] El vi és i ha sigut al llarg de la història una beguda popular en les diferents societats. El procés de producció del vi s’ha anat refinant amb el pas dels anys fins al punt d’arribar a estudiar quins components afegir i la quantitat exacta del mateix per a conformar la matriu del vi idònia que faça ser percebut al vi com dels millors per al consumidor. Per això, les empreses especialitzades en vins que han anat sorgint al llarg del temps tenen molt present la matriu del vi que trien i les opinions dels usuaris sobre esta. L’objectiu d’este treball fi de grau és estudiar com la matriu del vi i les opinions d’experts en tastos sobre els components del mateix afecten la seua qualitat final percebuda i, per tant, permetre-li a l’empresa conéixer la millor manera de corregir el producte perquè siga més agradable per al consumidor i amb això poder augmentar les vendes del seu producte. Per a aconseguir este objectiu s’han aplicat tècniques economètriques i de *machine *learning basades en la regressió ordinal. En este cas, s’ha usat R com a programari estadístic, ja que és un llenguatge especialitzat en l’anàlisi, tractament i visualització de dades. | es_ES |
dc.format.extent | 54 | 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 | Vino | es_ES |
dc.subject | R | es_ES |
dc.subject | Regresión ordinal | es_ES |
dc.subject | Machine learning | es_ES |
dc.subject | Análisis de datos | es_ES |
dc.subject | Cata | es_ES |
dc.subject | Calidad | es_ES |
dc.subject | Componentes | es_ES |
dc.subject | Matriz del vino | es_ES |
dc.subject | Wine | es_ES |
dc.subject | Ordinal regression | es_ES |
dc.subject | Data analysis | es_ES |
dc.subject | Tasting | es_ES |
dc.subject | Quality | es_ES |
dc.subject | Components | es_ES |
dc.subject | Wine matrix | es_ES |
dc.subject | Regressió ordinal | es_ES |
dc.subject | Anàlisi de dades | es_ES |
dc.subject | Tast | es_ES |
dc.subject | Qualitat | es_ES |
dc.subject | Matriu del vi | es_ES |
dc.subject.classification | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Administración y Dirección de Empresas-Grau en Administració i Direcció d'Empreses | es_ES |
dc.title | Modelización econométrica de los factores feterminantes de la calidad del vino | es_ES |
dc.title.alternative | Econometric modeling of the determinants of wine quality | es_ES |
dc.title.alternative | Modelització economètrica dels factors determinants de la qualitat del vi | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Alcoy - Escola Politècnica Superior d'Alcoi | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Serra Izquierdo, A. (2024). Modelización econométrica de los factores feterminantes de la calidad del vino. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/206775 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\163776 | es_ES |