| Revista: | The Anáhuac journal |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000516946 |
| ISSN: | 1405-8448 |
| Autores: | Herrero Corona, Luis1 |
| Instituciones: | 1De las Heras Demotecnia, Ciudad de México. México |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Jul-Dic |
| Volumen: | 21 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 50-77 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Descriptivo |
| Resumen en español | El objetivo de este artículo es construir un modelo predictivo, a partir de información de estudios realizados en agencias de investigación de mercados y de opinión pública, que indique el método de recolección de datos que se recomienda utilizar, que puede ser encuestas personales, telefónicas o en línea, de acuerdo con los parámetros de cada estudio. El tipo de modelo predictivo es de clasificación, y se construyen y se analizan modelos a partir de las técnicas de minería de datos de árboles de decisiones, análisis discriminante, análisis de K vecinos más cercanos y análisis de redes neuronales. Adicionalmente, se realiza una segmentación de contactos en clústeres para complementar y enriquecer el conocimiento que aportan las técnicas clasificatorias. Se concluye que los modelos generados tanto por árboles de decisiones como por redes neuronales son los que mejor predicen la técnica de medición de opinión pública a utilizar |
| Resumen en inglés | The objective of this article is to build a predictive model, based on information from projects carried out in market research and public opinion survey companies, choosing the recommended data collection method, which can be face to face interviews, telephone or online surveys, according to the requirements of each case. The predictive model type is one of classification, and several are built and analyzed using decision tree data mining techniques, discriminant analysis, K nearest neighbor analysis, and neural network analysis. Additionally, a segmentation of contacts in clusters is carried out to complement and enrich the knowledge provided by the classification techniques. It is concluded that the models generated by both decision trees and neural networks are the ones that best predict the public opinion measurement technique to be used |
| Disciplinas: | Economía, Administración y contaduría |
| Palabras clave: | Econométria, Mercadotecnia, Medición, Encuestas, Opinión pública, Modelo predictivo |
| Keyword: | Econometrics, Marketing, Measurement, Surveys, Public opinion, Predictive model |
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