Transferencia de conocimientos al sector público: caracterización de perfiles turísticos
Palabras clave:
transferencia, perfil del turista, minería de datos, análisis clusterResumen
Dada la importancia que reviste para las instituciones de educación superior la vinculación con las organizaciones del medio socio-productivo en la transferencia de los resultados de investigación, resulta de interés presentar una experiencia del uso de técnicas sofisticadas de análisis de datos para la provisión de información estratégica a organismos gubernamentales que participan en la definición de lineamientos y políticas del sector turístico marplatense.
A partir de un acuerdo de colaboración entre la Facultad de Ciencias Económicas y Sociales de la Universidad Nacional de Mar del Plata, y el Ente Municipal de Turismo, -EMTUR- de la Municipalidad del Partido de General Pueyrredon, se realizó un estudio de tipo correlacional con la finalidad de identificar perfiles turísticos. Estos fueron determinados mediante una encuesta relevada durante la temporada de verano 2004-2005 en la ciudad de Mar del Plata y a través de la utilización de técnicas de aprendizaje no supervisado.
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Referencias
Ente Municipal de Turismo -EMTUR-. (2006). Estudio de Demanda Temporada Estival 2004/2005. Municipalidad del Partido de General Pueyrredon.
INDEC. (2005). Encuesta Permanente de Hogares [en línea], 1er. Trimestre. http://www.indec.gov.ar
Kass, G. (1980). An exploratory techique for investigating large quantities of categorical data. In: Journal of Applied Statistics, 29(2), 119-127.
Kaufman, L.; Rousseeuw, P. J. (1990). Finding groups in data: An introduction to cluster analysis. New York: John Wiley & Sons.
luan, J. (2001). Data mining as driven by knowledge management in higher education. Persistence Clustering and Prediction. [en línea]. In: Keynote for SPSS Public Conference, UCSF. http://www.cabrillo.edu/services/pro/oir_reports/UCSFpaper.pdf
Penelas, A. (1999). Aplicación del análisis cluster. In: Hair, J.; Anderson, R.; Tatham, R.; Black, W. Análisis multivariante. pp. 533-536. 5a. ed. Madrid: Prentice Hall.
Santesmases Mestre, M. (1997). DYANE. Diseño y análisis de encuestas en investigación social y de mercados. Madrid: Pirámide.
SPSS. (2001). The SPSS two step cluster component: A scalable component enabling more efficient customer segmentation [en línea]. In: White Paper: Technical Report. http://www.spss.com/downloads/Papers.cfm?list=all&Name=all
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