Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.14076/22901
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorAradiel Castañeda, Hilario-
dc.contributor.authorGuerra Ccora, Edgar-
dc.creatorGuerra Ccora, Edgar-
dc.date.accessioned2022-11-09T19:35:37Z-
dc.date.available2022-11-09T19:35:37Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/22901-
dc.description.abstractLa 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.es
dc.description.abstractData 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.en
dc.description.uriTesises
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectMinería de datoses
dc.subjectAnálisis predictivoes
dc.subjectÁrboles de decisiónes
dc.subjectRedes neuronaleses
dc.subjectValidación cruzadaes
dc.subjectRegresión logísticaes
dc.titleAplicación de la minería de datos para determinar la respuesta del dictamen de los clientes de una entidad financieraes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemases
thesis.degree.levelTítulo Profesionales
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases
thesis.degree.programIngenieríaes
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6921-6721es
renati.author.dni75282646-
renati.advisor.dni08576568-
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales
renati.discipline612076-
renati.jurorOporto Díaz, Samuel Alonso-
renati.jurorMéndez Valdivia, Celedonio-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Sistemas

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