Examinando por Materia "Aeropuerto Internacional Jorge Chávez (Callao, Perú)"
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- PublicaciónEmbargoOportunidades de mejora en el proceso de check-in en los mostradores de Avianca dentro del Aeropuerto Internacional Jorge Chávez, Lima-Perú(Universidad San Ignacio de Loyola, 2011) Moreno Vásquez, María Pía; Seijas Noriega, Zoila Carolina Del RosarioLa motivación del presente trabajo de investigación, se basa en la relevancia que tiene el proceso de check-in de pasajeros en las líneas aéreas, el cual debe ser soportado por un proceso eficiente para brindar a cada pasajero un servicio de calidad. El proceso de check-in de pasajeros es un paso obligatorio, sencillo y rápido, incorporado por las líneas aéreas y realizado necesariamente antes del abordaje del vuelo, ya que es el momento en el que se identifican a los pasajeros que abordarán la respectiva aeronave, verificando previamente la documentación de acuerdo al destino final del viaje. El presente trabajo de investigación se enmarca dentro de la actual problemática observada en el proceso de check-in en los mostradores de Avianca dentro del aeropuerto internacional Jorge Chávez, Lima-Perú; (el cual a lo largo del trabajo será mencionado como LAP) ya que presenta constantes retrasos comprometiendo a las posteriores operaciones. Se planteó como objetivo principal de la presente investigación, identificar oportunidades de mejora y sugerir actividades de cambio posibles de incorporar a mediano plazo.
- PublicaciónAcceso abiertoUso de indicadores Big Data para mejorar el nivel de ajuste de un modelo autorregresivo de arribos domésticos al Aeropuerto Internacional Jorge Chávez(Universidad San Ignacio de Loyola, 2019) Jeri Jong, Julian Alfonso; Sosa Tello, Yanina Lucia; Mosqueira Loayza, Javier EdilbertoEl presente documento pretende relacionar el número de arribos domésticos al aeropuerto Jorge Chávez con las búsquedas en Google y YouTube vinculadas a viajar a Lima vía aérea en territorio peruano. Cuantificar las búsquedas de un tópico específico en Google y YouTube es posible con Google Trends. Los índices que se pueden obtener a parir de esta herramienta forman parte de lo que se conoce como Big Data. El modelo AR-1, del tipo autorregresivo, ha sido empleada por diversos investigadores para poder pronosticas patrones de consumo. La propuesta de la investigación radicó en que los indicadores Big Data de Google y YouTube pueden contribuir a mejorar el nivel de precisión de dicho modelo. Para ello fue empleada la data de arribos locales al aeropuerto Jorge Chávez. La investigación abarcó el período 2013-2017. Con el uso de regresiones lineales múltiples, los investigadores demostraron que la inclusión de las variables provenientes de Google y YouTube para el caso mencionado contribuye a mejorar el R-cuadrado ajustado que registró el modelo AR-1, el cual registró un valor de 0.708 para el indicador ya mencionado. Pero cuando fueron incluidos Google y YouTube, la métrica pasó a 0.726 para finalmente llegar a 0.740. El indicador del buscador aporta más al modelo que la métrica obtenida del portal de vídeos. No obstante, luego de un análisis cualitativo, fue necesario destacar que existen ciertas características de YouTube que lo convierten en una herramienta para realizar proyecciones comerciales. Resulta que dicha plataforma cuenta con más información que solo el tráfico, también es posible medir las emociones reflejadas en el mismo vídeo así como en los comentarios de los usuarios.