Trabajo Práctico (TP) UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN MARTIN
El objetivo de este TP es aplicar conceptos de matemática y programación para el diseño, implementación y evaluación de una red neuronal desde cero, utilizando únicamente Pandas y NumPy. Los estudiantes deberán seleccionar una base de datos, realizar un análisis de viabilidad, desarrollar y entrenar una red neuronal, y finalmente comparar su desempeño con una implementación estándar utilizando scikit-learn.
La satisfacción del cliente es un factor crucial en la industria de la aviación. Comprender los factores que influyen en la satisfacción del pasajero puede ayudar a las aerolíneas a mejorar sus servicios y retener a los clientes. En este proyecto, se explorará cómo diferentes variables, como el tipo de cliente, el tipo de vuelo, la clase, la distancia del vuelo y distintos servicios arriba del vuelo afectan la satisfacción del pasajero.
Para abordar este problema, Se realizará un análisis exploratorio de datos para comprender la relación entre las diversas características y la satisfacción del cliente. Luego, se implementará un modelo de red neuronal, que se entrenará utilizando el conjunto de datos proporcionado. Además se implementa Scikit-Learn para corroborar si se puede o no aumentar el porcentaje de presición de la Red teniendo en cuenta la Base de Datos elegida.
Se espera obtener un modelo de red neuronal que pueda predecir la satisfacción del cliente con una precisión razonable. Además, se espera identificar las variables que tienen un mayor impacto en la satisfacción del cliente, lo que proporcionará información valiosa para mejorar los servicios de la aerolínea.
Este proyecto puede contribuir al campo de la analítica en la industria de la aviación, proporcionando una metodología para analizar y predecir la satisfacción del cliente. Los resultados obtenidos pueden ser útiles para las aerolíneas y otras empresas del sector para mejorar la calidad de sus servicios.