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dc.contributor.advisorMoreno Pérez, Jose Andrés
dc.contributor.authorHernández Díaz, Oscar
dc.date.accessioned2023-09-12T20:17:12Z
dc.date.available2023-09-12T20:17:12Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://riull.ull.es/xmlui/handle/915/32960
dc.descriptionGrado En Ingeniería Informática
dc.description.abstractEn este Trabajo de Fin de Grado se estudia el uso de Pyhton para explora el comportamiento del turismo en las Islas Canarias. Se tienen en cuenta el país de origen de estos, el gasto en conceptos abstractos como la alimentacion, el transporte, y más. Se dispone de varios conjuntos de datos desde 2018-2022 desglosados en trimestres derivados de la Encuesta de Gasto Turístico (ISTAC). Para la realización del estudio se ha usado un cuaderno de Jupyter donde emplearemos librerías de Python como Pandas o Numpy. Se incluye una exploración y análisis previo de los datos para identificar que áreas tienen mayor prioridad a ser estudiadas. Con el fin de mejorar la visualización y comprensión de los conceptos estudiados, se han aplicado diversas técnicas y bibliotecas de Python que se adaptaban mejor a los datos y ofrecían un rendimiento óptimo durante el desarrollo del código. Se seleccionaron las herramientas más adecuadas, como NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, y se emplearon en combinación con las técnicas apropiadas para lograr resultados efectivos en el análisis y visualización de los datos.es
dc.description.abstractThis Final Degree Project studies the use of Python to explore the behaviour of tourism in the Canary Islands. We take into account the country of origin of tourists, expenditure on abstract concepts such as food, transport, and more. Several datasets are available from 2018-2022 broken down into quarters derived from the "Encuesta de Gasto Turístico". A Jupyter notebook has been used to carry out the study, where we will use Python libraries such as Pandas or Numpy. A preliminary exploration and analysis of the data is included to identify which areas have the highest priority to be studied. For better visualisation and understanding of the concepts being studied, different techniques and Python libraries have been applied that best fit the data and provided the best performance when developing the code.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoes
dc.rightsLicencia Creative Commons (Reconocimiento-No comercial-Sin obras derivadas 4.0 Internacional)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es_ES
dc.titleCiencia de datos con Python aplicada al turismo de Canarias
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.subject.keywordDatos
dc.subject.keywordTurismo
dc.subject.keywordCiencia
dc.subject.keywordAnálisis
dc.subject.keywordPython
dc.subject.keywordPandas
dc.subject.keywordNumpy
dc.subject.keywordJupyter
dc.subject.keywordScikitLearn
dc.subject.keywordMatplotlib


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