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Entrepreneurial success factors: An exploratory study based on Data Mining Techniques

Factores de éxito de un emprendimiento: Un estudio exploratorio con base en técnicas de data mining

dc.creatorMessina, María
dc.creatorHochsztain, Esther
dc.date2015-04-24
dc.date.accessioned2021-06-08T22:04:05Z
dc.date.available2021-06-08T22:04:05Z
dc.identifierhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_empresarial/article/view/2206
dc.identifier10.18845/te.v9i1.2206
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2238/12743
dc.descriptionSince 2007, the CCEE Entrepreneurship Centre has developed a supporting program for entrepreneurs. A preliminary analysis to determine if the venture was successful or a failure is made to improve the program’s management . In this article, the authors identify the main factors associated with entrepreneurship’s success, and how they can anticipate entrepreneurship’s performance. The case study is based on a survey data applied to the Entrepreneurship Program participants. The two data mining techniques are decision trees and logistic regression. The results were consistent across both tech- niques. The findings show that the two most important elements to predict entrepreneurship’s success are fun- ding and previous experience as self-employed. The results provided very useful insight about the best ways to support entrepreneurship, how to encoura- ge entrepreneurs, and define tools or activities to impact positively ventures success in Uruguay, since similar stu- dies have not been developed.en-US
dc.descriptionEl Centro de Emprendedurismo CCEEmprende de- sarrolla, desde 2007, un programa de apoyo a emprende- dores. Para mejorar su gestión, resulta de gran importancia analizar, en forma preliminar, los emprendimientos en una de dos categorías: éxito o fracaso. En este artículo se identifican los principales factores asociados al éxito de un emprendimiento y cómo se vincu- lan para anticipar el futuro del emprendimiento. Se presenta un caso de estudio con base en los datos de una encuesta realizada a emprendedores participantes del programa, aplicando técnicas de clasificación. Las dos técnicas utilizadas de data mining son árbol de decisión y regresión logística, en ambas se obtuvieron resultados coincidentes. Los hallazgos muestran que los dos elementos más relevantes para anticipar el éxito de un emprendimiento son contar con financiamiento y que, anteriormente, la situa- ción laboral del emprendedor sea trabajador independiente. Estos primeros resultados obtenidos en el estudio de caso revelan información útil acerca de las mejores formas de apoyo al emprendedor, cómo generar incentivos al em- prendedor y la definición de herramientas o actividades que incidan favorablemente en el éxito de los emprendimientos. Si bien desde la teoría o para otras realidades existe infor- mación sobre los factores que colaboran en la determina- ción del éxito, para la realidad del Uruguay no se identifican estudios similares.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherEscuela de Administración de Empresas. TECen-US
dc.relationhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_empresarial/article/view/2206/2006
dc.rightsDerechos de autor 2015 TEC Empresariales-ES
dc.sourceTec Empresarial; Vol. 9 No. 1 (2015); Pág. 30-40en-US
dc.sourceTEC Empresarial; Vol. 9 Núm. 1 (2015); Pág. 30-40es-ES
dc.source1659-3359
dc.source1659-2395
dc.subjectEmprendedurismoes-ES
dc.subjectcontexto emprendedores-ES
dc.subjectminería de datoses-ES
dc.subjectéxito emprendedores-ES
dc.subjectproceso emprendedores-ES
dc.subjectEntrepreneurshipen-US
dc.subjectentrepreneurial contexten-US
dc.subjectdara miningen-US
dc.subjectentrepreneurial successen-US
dc.subjectentrepreneurship processen-US
dc.titleEntrepreneurial success factors: An exploratory study based on Data Mining Techniquesen-US
dc.titleFactores de éxito de un emprendimiento: Un estudio exploratorio con base en técnicas de data mininges-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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