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Aplicación de Big-Data en el comercio electrónico para realizar un sistema predictivo del comportamiento del consumidor en los años 2015-2020: una revisión de la literatura científica
dc.contributor.advisor | Rodríguez Rivera, Franchesca Fiorella | |
dc.contributor.author | Gomero Palacios, Luís Alberto Isrrael | |
dc.date.accessioned | 2021-04-10T05:20:13Z | |
dc.date.available | 2021-04-10T05:20:13Z | |
dc.date.issued | 2020-08-26 | |
dc.identifier.citation | Gomero, L. A. (2020). Aplicación de Big-Data en el comercio electrónico para realizar un sistema predictivo del comportamiento del consumidor en los años 2015-2020: una revisión de la literatura científica (Trabajo de investigación). Repositorio de la Universidad Privada del Norte. Recuperado de https://hdl.handle.net/11537/25512 | es_PE |
dc.identifier.other | 004 GOME 2020 | es_PE |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11537/25512 | |
dc.description.abstract | La presente revisión sistemática reconocer la importancia que tienen la tecnología para agilizar la gestión de inmensa cantidad de datos y ganar un nuevo espacio del mercado, siendo el big - data un gran aliado de los e-commerces. El objetivo del presente trabajo fue determinar qué artículos científicos tratan sobre la aplicación de big-data y el comercio electrónico para realizar un sistema predictivo del comportamiento del consumidor en los años 2015-2020, presentando al lector conocimiento y penetrar en el estudio. Por lo cual, las palabras clave utilizadas fueron “big data”, “comercio electrónico” y “sistema predictivo”. La búsqueda de información fue realizada a través de los portales web de las revistas científicas de: Scielo, Redalyc, Web Of Science, Scopus y Dialnet; también, se buscó en la Google Académico. Los artículos seleccionados fueron 50 fuentes de los cuales 10 quedaron por criterios de elegibilidad en los años 2015 al 2020. Los aspectos metodológicos guardaron correlación en su selección. Los resultados conllevaron a determinar que cuanto más se sabe de lo que dicen y hacen los consumidores, más útil será para el negocio, se busca predecir los servicios en lugares estratégicos con mayor proyección de participación y así mejorar su calidad. | es_PE |
dc.description.uri | Trabajo de investigación | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.format | application/msword | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Privada del Norte | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
dc.source | Universidad Privada del Norte | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UPN | es_PE |
dc.subject | Comercio electrónico | es_PE |
dc.subject | Automatización | es_PE |
dc.subject | Ingeniería de sistemas | es_PE |
dc.title | Aplicación de Big-Data en el comercio electrónico para realizar un sistema predictivo del comportamiento del consumidor en los años 2015-2020: una revisión de la literatura científica | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Privada del Norte. Facultad de Ingeniería | es_PE |
thesis.degree.level | Bachiller | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas Computacionales | es_PE |
thesis.degree.name | Bachiller en Ingenería de Sistemas Computacionales | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
thesis.degree.program | Pregrado | es_PE |
dc.description.sede | Los Olivos | es_PE |
renati.advisor.dni | 45902318 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-8168-5923 | es_PE |
renati.author.dni | 70441374 | |
renati.discipline | 612086 | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachiller | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion | es_PE |