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dc.contributor.advisorMauricio Sánchez, David Santos
dc.contributor.authorAguilar Vilca, Dennys
dc.contributor.authorCamargo Ramos, Julio Cesar
dc.date.accessioned2021-04-12T18:17:44Z
dc.date.available2021-04-12T18:17:44Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationAguilar, D. & Camargo, J. (2021). Sistema inteligente basado en redes neuronales, máquina de soporte vectorial y random forest para la predicción de deserción de clientes en microcréditos de bancos. [Tesis de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Escuela Profesional de Ingeniero de Sistemas]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/16390
dc.description.abstractLa deserción de clientes bancarios es un problema que afecta actualmente a las empresas de todos los sectores y en todos los países. Por su parte, el sector financiero es uno de los más importantes debido a la gran cantidad de clientes y dinero que estos aportan. Las empresas invierten dinero para realizar un seguimiento a los clientes y poder identificar patrones que puedan evidenciar si un cliente va a dejar de hacer negocios con la empresa, pero muchas veces las maneras manuales de realizarlas presentan deficiencias de tiempo y de pérdida de dinero. En la literatura es común ver modelos de predicción de deserción de clientes bancarios microcréditos, el punto débil de estos es que solo aplican una técnica para realizar propiamente la predicción. En virtud de esto, se propone un sistema inteligente basado en un modelo híbrido que combina tres técnicas para proporcionar mejor precisión que la observada en la literatura; estas son Máquinas de Soporte Vectorial, Redes Neuronales y Random Forest. Los resultados numéricos obtenidos del experimento realizado a un banco peruano con un conjunto de datos de 24 420 clientes presentan una precisión de 97.38%, el cual mejora los resultados de la literatura.
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSM
dc.sourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.subjectArboles de decisión
dc.subjectRedes neuronales (Computación)
dc.subjectPerceptrones
dc.subjectPredicciones
dc.subjectBancos - Servicios al cliente
dc.titleSistema inteligente basado en redes neuronales, máquina de soporte vectorial y random forest para la predicción de deserción de clientes en microcréditos de bancos
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Escuela Profesional de Ingeniero de Sistemas
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03
dc.publisher.countryPE
renati.advisor.dni06445495
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9262-626X
renati.author.dni71328761
renati.author.dni70583630
renati.discipline612076
renati.jurorCalderón Vilca, Hugo David
renati.jurorHuayna Dueñas, Ana María
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
sisbib.juror.dni01317748
sisbib.juror.dni06017183


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