Examinando por Autor "Mosqueira Loayza, Javier Edilberto"
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- PublicaciónAcceso abiertoDiseño de la estructura de distribución a nivel nacional para la empresa Solar Energy Peru SAC(Universidad San Ignacio de Loyola, 2019) Vidal Chirinos, Melisa Maria; Mosqueira Loayza, Javier EdilbertoEl presente trabajo de suficiencia profesional realiza el análisis del diseño de la estrategia de distribución a nivel nacional para la empresa Solar Energy Perú SAC, empresa especialista en brindar soluciones integrales con energía solar, representantes exclusivos en el Perú de la marca SOLARENX, registrada en Estados Unidos, con equipos de iluminación de tecnología solar y distribución energética, marca y tecnología americana con fabricación en países de Asia, con altos estándares de calidad y diseño, fabricación de componentes, calidad de procesos, y protección del medio ambiente con certificaciones internacionales como RoHS, CE, FCC, con el objetivo de promover el uso de tecnología de energía renovable en nuestro país.
- PublicaciónAcceso abiertoElementos de la satisfacción en base a comentarios de Tripadvisor durante el 2017 bajo el enfoque Data Mining: caso de peruanos que se desplazaron en ruta nacional y clase económica en Latam(Universidad San Ignacio de Loyola, 2019) Castillo Rudas, Alexander Oswaldo; Cheang Guzman, Vanessa Virginia; Mosqueira Loayza, Javier EdilbertoLa presente investigación estudia la relación entre la satisfacción general y los componentes del servicio en base a los comentarios realizados por peruanos en TripAdvisor durante el 2017 acerca de los vuelos en ruta nacional de clase económica en LATAM. Este estudio representa un esfuerzo por hacer uso de la Minería de Datos no Estructurados, precisamente para el caso de LATAM empleando comentarios de TripAdvisor. El segmento a estudiar es uno de los más representativos a nivel nacional: ciudadanos peruanos que viajaron en clase económica y se desplazaron en ruta nacional. La investigación está orientada a conocer aquellas fortalezas y falencias de LATAM dentro de su propio grupo de consumidores para el segmento ya mencionado, así como qué componentes del servicio guardan relación con la satisfacción general. En el Perú, la presencia de tesis de grado que recurren a la Minería de Datos no Estructurados (conocida también como Text Mining) es mínima. Este trabajo pretende ser uno de los primeros que se oriente a la identificación de términos y frases relevantes mediante un proceso artificial. Los investigadores pretenden evidenciar una alternativa para quienes estén interesados en la obtención de datos a partir de repositorios electrónicos. Por otro lado, el uso de software especializado minimiza los posibles sesgos en los que puede caer un investigador (Culotta & Cutler, 2016). En el caso del Data Mining una ventaja importante es que la información obtenida es parte de un proceso llevado a cabo por una computadora, lo cual hace posible analizar una gran cantidad de datos de forma efectiva (Feldman & Sanger, 2006).
- PublicaciónAcceso abiertoReestructuración de la estrategia de marketing digital aplicada a la oferta educativa de un instituto especializado en turismo - Caso: CENFOTUR(Universidad San Ignacio de Loyola, 2019) Barrantes Valencia, Renato Elías; Mosqueira Loayza, Javier EdilbertoLa presente investigación tiene por objetivo optimizar la ejecución de la estrategia digital en la plataforma no tradicional con mayor alcance para la promoción de la oferta educativa de las carreras del CENFOTUR. El presente plan de experiencia abarca íntegramente a la Oficina de Marketing Institucional, OMI, dado que es el área encargada de difundir la oferta educativa que el CENFOTUR ofrece con la finalidad de fortalecer y perfeccionar a personas en el rubro turístico. En esta ocasión, el eje será basado en la oferta de las carreras de: Administración Hotelera, Administración Turística, Cocina Peruana y Guía Oficial de Turismo, las mismas que la entidad apertura con una frecuencia de dos veces al año a través de procesos de admisión, ofreciendo así una propuesta educativa cuya duración es de tres años y que permite al estudiante obtener tres certificaciones modulares, las mismas que garantizan una mayor empleabilidad en el mercado al estudiante.
- 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.