Caracterización del gasto de cruceristas en Uruguay mediante técnicas de datamining
Resumen:
Desde la temporada 2005-2006 a la 2017-2018, el turismo de cruceros en Uruguay ha crecido 118 % en cantidad de cruceristas y 81 % en divisas. Dado su aporte a la economía uruguaya, es importante caracterizar el gasto de los cruceristas. El artículo presenta una caracterización del gasto de cruceristas que visitan Uruguay, aplicando metodologías relacionadas con datamining, a los datos de cruceros de la temporada 2010-2011 del Ministerio de Turismo. Las variables consideradas para conformar los grupos son el gasto per cápita en Alimentación, Tours y Shopping. Se aplica, el algoritmo de k-means sobre las variables de gastos en escala original, el método PAM sobre las variables de gasto en proporciones y un algoritmo jerárquico de Ward, considerando si existe o no gasto en cada rubro. Las tipologías se asocian con las características socio-demográficas de los cruceristas. Las tres metodologías aplicadas arrojan resultados similares en cuanto a la caracterización de turistas.
From the 2005-2006 season to 2017-2018, cruise tourism in Uruguay has grown 118 % in number of cruise passengers and 81 % in foreign currency. Given its contribution to the Uruguayan economy, it is important to characterize the spending of cruise passengers. The article presents a characterization of the spending of cruise passengers visiting Uruguay, applying methodologies related to data mining, to the cruise data of the 2010-2011 season of the Ministry of Tourism. The variables considered to form the groups are the per capita expenditure in Food, Tours and Shopping. The algorithm of k-means on the variables of expenditure in original scale, the PAM method on the expenditure variables in proportions and a hierarchical algorithm of Ward considering whether there is expenditure in each item is applied. Typologies are associated with the socio-demographic characteristics of cruise passengers. The three applied methodologies show similar results in terms of the characterization of tourists.
2020 | |
Clusters Cruceros Datamining Gasto. ECONOMIA DEL TURISMO ESTADISTICA APLICADA MINERIA DE DATOS ANALISIS DE CONGLOMERADOS |
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Español | |
Universidad de la República | |
COLIBRI | |
https://hdl.handle.net/20.500.12008/42407 | |
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