Tendencias y características de los viajeros que visitan la ciudad de Pereira por medio de técnicas de minería de datos

El sector del turismo es uno de los más grandes a nivel mundial, generando 212 millones de empleos contribuyendo al PIB de muchos países. Según las estadísticas del ministerio de comercio el total de llegadas de turistas internacionales a la ciudad de Pereira es mayor que el de Armenia y Manizales, esto sin tener en cuenta los turistas que ingresaron por una frontera, datos que se han mantenido desde el año 2011 hasta la actualidad, año 2014. En el Quindío se cuenta con un observatorio de turismo el cual cada vez ha ido incorporando nuevos datos para sus estadísticas, observándose en el año 2014 que se tienen en cuenta a los actores de turismo, como lo son los prestadores de servicios hoteleros, restaurantes, artesanías, servicios de guías. La ciudad de Pereira no cuenta con un observatorio de turismo ni estudios sobre sus viajeros, las entidades encargadas del Turismo de Pereira no tienen en cuenta dicha variable ya que en sus sitios web y en su entidad no hay información recopilada sobre estos. Por esto hizo un análisis de la ciudad, para poder determinar datos estadísticos como: Procedencia de los visitantes, propósito de la visita, servicios utilizados, tipos de comidas preferidas, tipo de transporte utilizado, medio por el cual se enteraron de la ciudad, nivel de satisfacción en la ciudad, costos de la ciudad. Con los datos recopilados se realizó una segmentación y descripción de hábitos de los viajeros realizando análisis de clúster, posteriormente se clasificaron de acuerdo a tendencias y características aplicando reglas de asociación y finalmente se agruparon por el nivel de gastos, percepción y satisfacción luego de visitar la ciudad por medio de un análisis de clúster. Este proceso de extracción de conocimiento a partir de los datos KDD, utilizado actualmente por el sector empresarial, educativo y científico, se desarrolló utilizando la metodología CRISP-DM y fue implementado sobre la aplicación de uso libre RapidMiner y comprende desde la recolección de la información en línea y la extracción de información de la base de datos diseñada para tal fin, su transformación, validación, el cálculo de los clústers y las reglas de asociaciónThe tourism sector is one of the largest worldwide, generating 212 million jobs contributing to the GDP of many countries. According to statistics from the ministry of commerce, total international tourist arrivals to the city of Pereira is greater than that of Armenia and Manizales , this regardless of tourists who entered by a border , data that has been maintained since 2011 to the present, 2014. Quindío has a tourism observatory which increasingly has incorporated new data for its statistics observed in 2014 that takes into account the actors of tourism, such as providers of hotel services, restaurants, crafts, guide services. The city of Pereira does not have a tourism observatory and studies on its rating, entities of Tourism in Pereira do not consider this variable as on their websites and in their entity, there is no information collected about them. Therefore, an analysis of the city, to determine statistics such as: Origin of visitors, purpose of visit, services used, types of favorite foods, type of transport used, satisfaction level in the city, customer perception about costs in the city. With the collected data segmentation and description of travel behavior performing cluster analysis was performed subsequently classified according to trends and characteristics applying association rules and finally grouped by the level of expenditure, perception and satisfaction after visiting the city through cluster analysis. This process of extracting knowledge from the KDD data currently used by the business, educational and scientific sector, was developed using the CRISP -DM methodology and was implemented on the application of free use RapidMiner, process uses collection of information 4 online and extracting information from the database designed for this purpose, transformation, validation, calculation of clusters and association rules