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Título : Aplicación de la minería de datos para determinar la respuesta del dictamen de los clientes de una entidad financiera
Autor : Guerra Ccora, Edgar
Asesor : Aradiel Castañeda, Hilario
Palabras clave : Minería de datos;Análisis predictivo;Árboles de decisión;Redes neuronales;Validación cruzada;Regresión logística
Fecha de publicación : 2022
Editorial : Universidad Nacional de Ingeniería
Resumen : La minería de datos y el análisis predictivo viene siendo los temas más importantes y abordados en toda organización, por ello en esta tesis se presenta un análisis predictivo a través de la minería de datos utilizando técnicas de entrenamiento y herramientas de la minería de datos con el fin de determinar la respuesta de los reclamos que ingresan los clientes a una entidad financiera. Esto con el fin de disminuir la cantidad de reclamos por atender por los asesores de una entidad financiera, los cuales fueron ingresados por los teleoperadores de una entidad financiera a petición de los clientes. Se utilizará la metodología CRISP-DM que permite una descripción normalizada del ciclo de vida de un proyecto estándar de análisis de datos, todo el análisis, limpieza y tratamiento de los datos se realizará con la herramienta Rstudio y finalmente se realizará un comparativo entre diferentes modelos de entrenamiento, de los cuales se elegirá el que mejor resultado nos brinde y así lograr predecir la respuesta del reclamo ingresado por un cliente de una entidad financiera.
Data mining and predictive analysis has been the most important and most approached topics in any organization, therefore this thesis presents a predictive analysis through data mining using training techniques and data mining tools with The purpose of determining the response of the claims that the clients enter to a financial entity. This in order to reduce response times from the financial institution, claims service time and the number of claims entered by the consultants who answer the calls. The CRISP-DM methodology will be used, which allows a standardized description of the life cycle of a data analysis project, all the analysis, cleaning and treatment of the data will be executed with the Rstudio tool and finally a comparison will be made between different training programs, of which the one that gives us the best result will be chosen and thus be able to predict the response of the claim submitted by a client of a financial institution.
URI : http://hdl.handle.net/20.500.14076/22901
Derechos: info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Sistemas

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