Aplicación web con machine learning para la gestión inmobiliaria de la empresa Escudero del Cantón Santo Domingo

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dc.contributor.advisorOcampo Pazos , Willian Javier
dc.contributor.authorAlarcón Morillo , Jhery Fernando
dc.contributor.authorFlores Vélez , Romario Armando
dc.date.accessioned2026-06-15T15:57:41Z
dc.date.available2026-06-15T15:57:41Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEsta investigación tiene como finalidad fortalecer la gestión inmobiliaria de la empresa Escudero del cantón Santo Domingo. El presente trabajo se sustenta en la indagación de múltiples fuentes bibliográficas referentes a la gestión inmobiliaria, aplicaciones web y machine learning. Además, con la información recolectada mediante las visitas in situ, se desarrolló la propuesta de intervención que consiste en una aplicación web con React, Tailwind CSS, Node.js con Express, PostgreSQL y Prisma ORM con machine learning implementado mediante Python con Flask. Además, se desarrolló con el marco de trabajo ágil Scrum, cuya planificación consistió en 4 sprints. Por otro lado, se optó por un enfoque cuantitativo con diseño preexperimental, obteniendo los datos de 65 clientes para validar la aplicación web con machine learning para la gestión inmobiliaria. Finalmente, para validar la hipótesis se utilizó regresión logística binaria, tomando en cuenta dos escenarios (0 y 1) mediante la herramienta de software SPSS.
dc.id.advisor0502368814
dc.id.author2300485105
dc.id.author0803669688
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/49068
dc.language.isoes
dc.magazine.pageRange201
dc.magazine.titleCódigo Trabajo de Titulación de Grado
dc.publisherPUCESD-Santo Domingo
dc.relation.ispartofseries00038
dc.statePublished
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectGestión Inmobiliaria
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectAplicación Web
dc.titleAplicación web con machine learning para la gestión inmobiliaria de la empresa Escudero del Cantón Santo Domingo
dc.typeThesis
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Trabajo de Titulación -Grado I Alarcón Morillo Jhery Fernando - Flores Vélez Romario Armando.pdf
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