MACHINE LEARNING Y WEB SCRAPING APLICADO AL SENTIMIENTO DE LOS CLIENTES PARA HOMECENTER

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dc.contributor.authorRafael Ricardo Salinas Amaya
dc.date.accessioned2026-07-07T16:07:22Z
dc.date.available2026-07-07T16:07:22Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionEl proyecto se basa en la recopilación de datos de diversas fuentes en línea, incluyendo la página oficial de Homecenter, Google Maps y Facebook. Se implementaron scripts de Web Scraping para extraer información actualizada sobre las opiniones de los clientes, utilizando herramientas como BeautifulSoup y Selenium. Posteriormente, se desarrolló un modelo de Machine Learning para analizar el sentimiento de las opiniones extraídas, utilizando técnicas de preprocesamiento de datos, vectorización de texto, balanceo de clases con SMOTE y entrenamiento con Random Forest Classifier. El modelo se evaluó utilizando métricas de rendimiento como Accuracy, Precision, Recall y F1 Score, demostrando su capacidad para clasificar correctamente el sentimiento de las reseñas.
dc.description.abstractEl presente trabajo aborda el resultado de las prácticas en Sodimac Colombia S.A., una empresa líder en el sector del retail especializada en el mejoramiento del hogar y la construcción. Se basa en la implementación de un proceso de análisis de sentimiento que combina técnicas de Machine Learning y Web Scraping. El objetivo principal es obtener información valiosa sobre la percepción de la marca y las tiendas Homecenter, utilizando datos de reseñas y comentarios en línea, para apoyar la toma de decisiones estratégicas de la Gerencia Comercial.
dc.identifier.citationSalinas, R. R., (2024) MACHINE LEARNING Y WEB SCRAPING APLICADO AL SENTIMIENTO DE LOS CLIENTES PARA HOMECENTER (Informe de practicas, Universidad Popular del Cesar, Seccional Aguachica) Repositorio Institucional
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicesar.edu.co/handle/123456789/3449
dc.language.isoes
dc.titleMACHINE LEARNING Y WEB SCRAPING APLICADO AL SENTIMIENTO DE LOS CLIENTES PARA HOMECENTER
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