Data analytics for smart cities

Martín Báguena, Adriana (2019). Data analytics for smart cities. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Data analytics for smart cities
Author/s:
  • Martín Báguena, Adriana
Contributor/s:
  • Segovia Pérez, Francisco Javier
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Matemáticas e Informática
Date: June 2019
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El uso de técnicas de análisis de datos está en crecimiento actualmente, cada vez más las empresas utilizan estas técnicas para identificar si existe alguna relación entre los datos y poder deducir información valiosa, que permita la toma de decisiones e incluso utilizarlos para identificar otras oportunidades de negocio. Uno de los ejemplos de utilización es en el sector turístico, con el objetivo de lograr una mayor satisfacción de los clientes e identificar los problemas que influyen en la elección de los hoteles, apartamentos, zonas, etc. Este proyecto ha consistido en el uso de estas técnicas para el análisis de los datos proporcionados por Airbnb, una empresa estadounidense que ofrece una plataforma donde se ofertan viviendas de alquiler, con el objetivo de encontrar relaciones entre ellos. Se ha dispuesto de datos sobre las viviendas anunciadas en dicha plataforma en París, así como de los comentarios que los huéspedes publicaban en cada vivienda. Con toda esta información, el primer objetivo era obtener las relaciones posibles entre los turistas, las viviendas que alquilan y las viviendas anunciadas, y finalmente poder tomar decisiones para incrementar los alquileres en París.---ABSTRACT---The use of data analysis techniques is currently growing, more and more companies are using these techniques to identify the relationship between the data that allows decision making and even identify other business opportunities. One example of use is in the tourism sector, with the aim of achieving greater customer satisfaction and identifying the problems that influence the choice of hotels, apartments, areas, etc. This project has comprised in using these techniques for the analysis of the data provided by Airbnb, a US company that offers a platform where rental housing is offered, with the aim of finding relationships between them. Data has been provided on the homes advertised on that platform in Paris, as well as the comments that guests posted in each home.With all this information, the first aim was to get the possible relations between the tourists, the houses they rent, the houses announced, and finally to be able to make decisions to increase the rents in Paris.

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Item ID: 55594
DC Identifier: http://oa.upm.es/55594/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:55594
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 26 Jun 2019 09:04
Last Modified: 26 Jun 2019 09:04
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