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dc.contributor.advisorHuamanchumo De la Cuba, Luis Emilio-
dc.contributor.authorLazo Martin, Jack Misael-
dc.creatorLazo Martin, Jack Misael-
dc.date.accessioned2018-01-19T20:50:34Z-
dc.date.available2018-01-19T20:50:34Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.urihttp://cybertesis.uni.edu.pe/handle/uni/7916-
dc.description.abstractEl mercado peruano de telefonía móvil registra un alto nivel de competitividad y dinamismo, una tecnología relativamente moderna. Sin embargo, con el nacimiento de una innovadora tecnología también surgen nuevas oportunidades de negocio y formas de obtener beneficios de este servicio. Así, surgen clientes que realizan fraude para hacer un uso incorrecto de ella causando perjuicio a los operadores que la emplean para prestar sus servicios. El fraude lo cometen aquellos clientes que realizan la reventa de llamadas generando pérdidas para el operador móvil y al servicio de telefonía pública, siendo este último, el principal afectado. Estos clientes que realizan fraude llamados “Chalequeros”, generan alto tráfico de llamadas locales y nacionales, obstaculizando los objetivos de la empresa. Como plan, la empresa de telecomunicaciones tiene como identificar a los clientes fraude en el sistema post pago, basado en modelos estadísticos que arroje una marca de probabilidad por cliente e indicando si éste es un cliente fraude. Este trabajo mostrará la utilización de la técnica de regresión logística. Así, la empresa de telefónica móvil podrá identificar aquellos clientes fraude “Chalequeros”, según su comportamiento de tráfico de llamadas y datos en los últimos tres meses, para tomar acciones comerciales.es
dc.description.uriTrabajo de suficiencia profesionales
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectAnálisis de regresión logísticaes
dc.subjectEmpresa de telefonía móviles
dc.titleModelo de propensión para la identificación de clientes fraude en el servicio de telefonía móvil para clientes post pago: aplicación de regresión logísticaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/reportes
thesis.degree.nameIngeniero Estadísticoes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Socialeses
thesis.degree.levelTítulo Profesionales
thesis.degree.disciplineIngeniería Estadísticaes
thesis.degree.programIngenieríaes
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