Diseño y desarrollo del backend de una plataforma web para la gestión y visualización de análisis estadísticos de los envíos masivos del departamento de comunicación de Funiber - kyrios

Tesis Materias > Ingeniería Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Grado Cerrado Español Con el paso del tiempo, la tecnología ha tenido un crecimiento exponencial, presentando significativos avances casi a diario. Haciendo muy difícil por no decir imposible, que hoy en día cualquier tipo de empresa u organización sobreviva sin tener una presencia digital. Dentro de las diversas ramas que envuelve la tecnología, se encuentra el concepto de Email marketing. Siendo este un canal de comunicación entre las empresas u organizaciones con sus potenciales y actuales clientes. Siendo un poco más concreto, el Email Marketing emplea el correo electrónico como medio de comunicación, mediante el cual hace llegar cualquier tipo de contenido a sus destinatarios. Este Trabajo Final de Grado, aborda el caso especifico del Email Marketing en relación con el departamento de comunicación de FUNIBER (Fundación Universitaria Iberoamericana), la cual hace uso de este canal para entregar su propuesta de valor en el sector educativo a sus clientes. Concretamente, se emplea para dar a conocer sus diversos programas educativos ya sean de grados, maestrías, especializaciones o doctorados. Así como también para comunicar acerca de eventos específicos programados a lo largo del año. Esto se realiza con el fin de, primeramente, aportar dicho valor y adquirir más clientes. Por lo que se puede decir que es un proceso fundamental para la organización. Sin embargo, el Email Marketing, no solo implica la acción de realizar el envío de correos electrónicos a una lista de usuarios. Implica a su vez, un proceso iterativo que incluye los procesos de planificación, desarrollo y estudio de impacto de los envíos realizados. Destacando que todos estos cuatro procesos tienen una vital importancia y dependen los unos de los otros. Este Trabajo de Fin de Grado, se centra en la problemática actual de la organización en referencia al proceso de estudio de impacto de los envíos masivos. Concretamente de optimización al momento de la obtención de las estadísticas que permiten al departamento de comunicación realizar dicho estudio de impacto, en el cual se basaran las planificaciones de las campañas futuras. Precisamente, se encontró? que este proceso puede optimizarse mediante el planteamiento y desarrollo de una plataforma web, que permitiera al equipo del departamento de comunicación de FUNIBER agilizar esta parte. La función de esta plataforma es reunir las estadísticas principales de los envíos masivos (KPI's) y presentarlas de una manera estructurada y clara a sus usuarios para que dediquen el menor tiempo posible en la obtención de las estadísticas para centrarse en el estudio de los envíos pasados y la planificación de los envíos futuros. Para esto, en el presente Trabajo Final de Grado, se detalla el Diseño y desarrollo del BackEnd de dicha plataforma web para la gestión y visualización de análisis estadísticos de los envíos masivos del departamento de comunicación de FUNIBER. metadata Galeano Quijano, Leonardo Enrique mail leonardo.galeano@alumnos.uneatlantico.es (2021) Diseño y desarrollo del backend de una plataforma web para la gestión y visualización de análisis estadísticos de los envíos masivos del departamento de comunicación de Funiber - kyrios. Diploma thesis, Universidad Europea del Atlántico.

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Resumen

Con el paso del tiempo, la tecnología ha tenido un crecimiento exponencial, presentando significativos avances casi a diario. Haciendo muy difícil por no decir imposible, que hoy en día cualquier tipo de empresa u organización sobreviva sin tener una presencia digital. Dentro de las diversas ramas que envuelve la tecnología, se encuentra el concepto de Email marketing. Siendo este un canal de comunicación entre las empresas u organizaciones con sus potenciales y actuales clientes. Siendo un poco más concreto, el Email Marketing emplea el correo electrónico como medio de comunicación, mediante el cual hace llegar cualquier tipo de contenido a sus destinatarios. Este Trabajo Final de Grado, aborda el caso especifico del Email Marketing en relación con el departamento de comunicación de FUNIBER (Fundación Universitaria Iberoamericana), la cual hace uso de este canal para entregar su propuesta de valor en el sector educativo a sus clientes. Concretamente, se emplea para dar a conocer sus diversos programas educativos ya sean de grados, maestrías, especializaciones o doctorados. Así como también para comunicar acerca de eventos específicos programados a lo largo del año. Esto se realiza con el fin de, primeramente, aportar dicho valor y adquirir más clientes. Por lo que se puede decir que es un proceso fundamental para la organización. Sin embargo, el Email Marketing, no solo implica la acción de realizar el envío de correos electrónicos a una lista de usuarios. Implica a su vez, un proceso iterativo que incluye los procesos de planificación, desarrollo y estudio de impacto de los envíos realizados. Destacando que todos estos cuatro procesos tienen una vital importancia y dependen los unos de los otros. Este Trabajo de Fin de Grado, se centra en la problemática actual de la organización en referencia al proceso de estudio de impacto de los envíos masivos. Concretamente de optimización al momento de la obtención de las estadísticas que permiten al departamento de comunicación realizar dicho estudio de impacto, en el cual se basaran las planificaciones de las campañas futuras. Precisamente, se encontró? que este proceso puede optimizarse mediante el planteamiento y desarrollo de una plataforma web, que permitiera al equipo del departamento de comunicación de FUNIBER agilizar esta parte. La función de esta plataforma es reunir las estadísticas principales de los envíos masivos (KPI's) y presentarlas de una manera estructurada y clara a sus usuarios para que dediquen el menor tiempo posible en la obtención de las estadísticas para centrarse en el estudio de los envíos pasados y la planificación de los envíos futuros. Para esto, en el presente Trabajo Final de Grado, se detalla el Diseño y desarrollo del BackEnd de dicha plataforma web para la gestión y visualización de análisis estadísticos de los envíos masivos del departamento de comunicación de FUNIBER.

Tipo de Documento: Tesis (Diploma)
Palabras Clave: Email Marketing, Key Performance Indicators(KPI’s), Backend, Plataforma Web, FUNIBER.
Clasificación temática: Materias > Ingeniería
Divisiones: Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Grado
Depositado: 07 Oct 2021 23:55
Ultima Modificación: 07 Oct 2021 23:55
URI: https://repositorio.uneatlantico.es/id/eprint/335

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Enzymatic treatment shapes in vitro digestion pattern of phenolic compounds in mulberry juice

The health benefits of mulberry fruit are closely associated with its phenolic compounds. However, the effects of enzymatic treatments on the digestion patterns of these compounds in mulberry juice remain largely unknown. This study investigated the impact of pectinase (PE), pectin lyase (PL), and cellulase (CE) on the release of phenolic compounds in whole mulberry juice. The digestion patterns were further evaluated using an in vitro simulated digestion model. The results revealed that PE significantly increased chlorogenic acid content by 77.8 %, PL enhanced cyanidin-3-O-glucoside by 20.5 %, and CE boosted quercetin by 44.5 %. Following in vitro digestion, the phenolic compound levels decreased differently depending on the treatment, while cyanidin-3-O-rutinoside content increased across all groups. In conclusion, the selected enzymes effectively promoted the release of phenolic compounds in mulberry juice. However, during gastrointestinal digestion, the degradation of phenolic compounds surpassed their enhanced release, with effects varying based on the compound's structure.

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A novel machine learning-based proposal for early prediction of endometriosis disease

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Detecting hate in diversity: a survey of multilingual code-mixed image and video analysis

The proliferation of damaging content on social media in today’s digital environment has increased the need for efficient hate speech identification systems. A thorough examination of hate speech detection methods in a variety of settings, such as code-mixed, multilingual, visual, audio, and textual scenarios, is presented in this paper. Unlike previous research focusing on single modalities, our study thoroughly examines hate speech identification across multiple forms. We classify the numerous types of hate speech, showing how it appears on different platforms and emphasizing the unique difficulties in multi-modal and multilingual settings. We fill research gaps by assessing a variety of methods, including deep learning, machine learning, and natural language processing, especially for complicated data like code-mixed and cross-lingual text. Additionally, we offer key technique comparisons, suggesting future research avenues that prioritize multi-modal analysis and ethical data handling, while acknowledging its benefits and drawbacks. This study attempts to promote scholarly research and real-world applications on social media platforms by acting as an essential resource for improving hate speech identification across various data sources.

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Evaluating the impact of deep learning approaches on solar and photovoltaic power forecasting: A systematic review

Accurate solar and photovoltaic (PV) power forecasting is essential for optimizing grid integration, managing energy storage, and maximizing the efficiency of solar power systems. Deep learning (DL) models have shown promise in this area due to their ability to learn complex, non-linear relationships within large datasets. This study presents a systematic literature review (SLR) of deep learning applications for solar PV forecasting, addressing a gap in the existing literature, which often focuses on traditional ML or broader renewable energy applications. This review specifically aims to identify the DL architectures employed, preprocessing and feature engineering techniques used, the input features leveraged, evaluation metrics applied, and the persistent challenges in this field. Through a rigorous analysis of 26 selected papers from an initial set of 155 articles retrieved from the Web of Science database, we found that Long Short-Term Memory (LSTM) networks were the most frequently used algorithm (appearing in 32.69% of the papers), closely followed by Convolutional Neural Networks (CNNs) at 28.85%. Furthermore, Wavelet Transform (WT) was found to be the most prominent data decomposition technique, while Pearson Correlation was the most used for feature selection. We also found that ambient temperature, pressure, and humidity are the most common input features. Our systematic evaluation provides critical insights into state-of-the-art DL-based solar forecasting and identifies key areas for upcoming research. Future research should prioritize the development of more robust and interpretable models, as well as explore the integration of multi-source data to further enhance forecasting accuracy. Such advancements are crucial for the effective integration of solar energy into future power grids.

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Cross-country analysis of sustainable innovation and female entrepreneurship and their influence on the presence of women in managerial positions

Despite the global increase of women in business, there is still a very small proportion of female business leaders, although the distribution varies greatly by region and sector. Considering innovation, in its many forms, as well as female entrepreneurship, both considered as a path towards sustainability, the question arises as to whether this drive for sustainability leads to a greater presence of female CEOs. Current studies predominantly examine the impact of women's presence on a company's economic and financial performance, as well as any potential effects on its innovation strategy. However, the examination of factors that help understand the economic and business context influencing the presence of women in leadership roles is often overlooked. This empirical study fills this gap by exploring the micro and macro context influencing the presence of female CEOs in innovative firms worldwide stressing the influence of female owners. The sample comprises 107,026 companies from manufacturing and service industries in 118 countries, from 2007 to 2023, data obtained from the World Bank Enterprise Surveys. The econometric model applied is logistic regression with clustered standard errors. The study contains six estimations generating strong evidence supporting most of the formulated hypotheses. Findings suggest women CEOs are likely to lead women-owned firms which promote (sustainable) innovation through developing new products for new markets, allocating less investment in R&D, product innovation and business processes, although with some nuances. Other important factors to consider are productivity, sales strategy, firm size, sector, and socio-economic context with a gender focus.

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Inna Alexeeva-Alexeev mail , Pilar Guaita-Fernandez mail , Cristina Mazas Pérez-Oleaga mail cristina.mazas@uneatlantico.es,

Alexeeva-Alexeev