[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-123710-es":3,"doc-seo-123710-110":30,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},123710,962084925502,"Lucas Martin","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8",41,"Investigación e Informes","Machine learning para mejorar la calidad del servicio de la empresa Pausa Agencia E.I.R.L. - Tesis de ingeniería de sistemas","El estudio tiene como objetivo aplicar aprendizaje automático (machine learning) para elevar la calidad del servicio y la satisfacción del cliente brindados por la empresa Pausa Agencia. Se desarrolló una investigación con delineación experimental puro y enfoque cuantitativo, usando una muestra de 200 clientes a los que se aplicaron cuestionarios y fichas de observación. La inferencia estadística se efectuó mediante Shapiro-Wilk y pruebas de Wilcoxon para contrastar la hipótesis, obteniendo una mejora significativa del 20.93% en calidad de servicio y aumentos relevantes en satisfacción, con significancia 0.001 menor a 0.05.","FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA  \nESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS  \nMachine learning para mejorar la calidad del servicio de la empresa Pausa Agencia E.I.R.L.  \nTESIS PARA OBTENER EL TÍTULO PROFESIONAL DE: Ingeniero de Sistemas  \nAUTOR:  \nCortez Alvarez, Gerardo Joel ([orcid.org/0009-0008-6660-1331](orcid.org/0009-0008-6660-1331))  \nASESORES:  \nMg. Roman Nano, Franklin Rodolfo ([orcid.org/0000-0001-7397-6993](orcid.org/0000-0001-7397-6993)) Dr.Vasquez Valencia, Yesenia del Rosario([orcid.org/0000-0003-4682-2280](orcid.org/0000-0003-4682-2280))  \nLÍNEA DE INVESTIGACIÓN:  \nSistemas de Información y Comunicaciones  \nLÍNEA DE RESPONSABILIDAD SOCIAL UNIVERSITARIA:  \nDesarrollo económico, empleo y emprendimiento  \nLIMA – PERÚ  \nDEDICATORIA  \nDebido el presente trabajo a mis padres y  \namigos de la infancia por el apoyo hasta la actualidad.  \nAGRADECIMIENTO  \nAgradecimiento a mis padres y compañeros de estudio.  \nÍNDICE DE CONTENIDOS  \nDEDICATORIA ........................................................................................................ ii  \nAGRADECIMIENTO ............................................................................................... iii  \nÍNDICE DE CONTENIDOS...................................................................................... iv  \nÍNDICE DE TABLAS............................................................................................... v  \nÍ [NDICE DE FIGURAS](NDICE DE FIGURAS .............................................................................................vi)[ .............................................................................................vi](NDICE DE FIGURAS .............................................................................................vi)  \nRESUMEN ............................................................................................................. vii  \nABSTRACT........................................................................................................... viii  \nI. INTRODUCCIÓN .............................................................................................. 1  \nII. MARCO TEÓRICO ........................................................................................... 6  \nIII. METODOLOGÍA ......................................................................................... 18  \n3.1. Tipos y diseño de investigación ........................................................... 18  \n3.2. Variables y operacionalización ............................................................. 19  \n3.3. Población, muestra y muestreo ............................................................ 21  \n3.4. Técnicas e instrumentos de recolección de datos ............................. 22  \n3.5. Procedimientos ...................................................................................... 23  \n3.6. Método de análisis de datos ................................................................. 24  \n3.7. Aspectos Éticos ..................................................................................... 24  \nIV. RESULTADOS ............................................................................................ 25  \nV. DISCUSIÓN................................................................................................. 31  \nVI. CONCLUSIONES........................................................................................ 34  \nVII. RECOMENDACIONES ............................................................................... 35  \nREFERENCIAS..................................................................................................... 36  \nANEXO.................................................................................................................. 40  \nÍNDICE DE TABLAS  \nTabla 1. Matriz de operacionalización de variables ............................................. 20  \nTabla 2. Estadísticos descriptivos del nivel de calidad de servicio Pre y Post test....................","cbCaio3Zht3Yo9b9","https://ap.wps.com/l/cbCaio3Zht3Yo9b9","pdf",356437,1,9,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Abstract\n# Introducción\n# Marco teórico\n## Tipos y diseño de investigación\n## Variables y operacionalización\n## Población, muestra y muestreo\n## Técnicas e instrumentos de recolección de datos\n## Procedimientos\n## Método de análisis de datos\n## Aspectos éticos\n# Metodología\n# Resultados\n# Discusión\n# Conclusiones\n# Recomendaciones\n# Referencias\n# Anexo","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo del estudio con machine learning?\",\"answer\":\"Utilizar aprendizaje automático para mejorar la calidad del servicio y la satisfacción del cliente en la empresa Pausa Agencia.\"},{\"question\":\"Cómo se diseñó y con qué enfoque se realizó la investigación?\",\"answer\":\"Se empleó un diseño experimental puro con enfoque cuantitativo, trabajando con una muestra de 200 clientes.\"},{\"question\":\"Qué pruebas estadísticas se usaron para comprobar la hipótesis?\",\"answer\":\"Se aplicaron Shapiro-Wilk y pruebas de Wilcoxon para evaluar la hipótesis planteada.\"}]","Machine learning para mejorar la calidad del servicio de la empresa Pausa Agencia E.I.R.L. - 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