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| dc.contributor | Martí Lara, José Luis | ||
| dc.creator | Martínez Romero, Claudio Ignacio | ||
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-20T00:00:40Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-20T00:00:40Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-19 | |
| Resumen | dc.description | <p>En este trabajo se presenta un modelo que permite prdecir la fuga de clientes de una compañía de seguros bajo el contexto de inteligencia de negocios. Este modelo predictivo es obtenido mediante la aplicación de distintas técnicas de minería de datos usadas en un problema de clasificación binaria, donde el modelo deba explicar el comportamiento de los clientes (fuga o no fuga). Los resultados obtenidos, mediante el análisis de datos, son discutidos por el experto de negocio y ayudan a explicar el fenómeno de fuga, y tomar las medidas necesarias para aumentar la tasa de retención de clientes</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>This thesis presents a predictive model solution to forecast the insurance company churn, under context business intelligence. The predictive models is obtained using different techniques of data mining, applied to a binary classification problem, where the model must to explain the costumers behavior ( churn or not). The results obtained by data analysis are discussed with the business expert and they are useful to explain the churn phenomena and took the actions for increase customer retention</p> | |
| Resumen | dc.description | last modification | |
| Resumen | dc.description | Magíster en Ingeniería Informática | |
| Resumen | dc.description | MAGISTER EN INGENIERIA INFORMATICA | |
| Resumen | dc.description | <p>En este trabajo se presenta un modelo que permite prdecir la fuga de clientes de una compañía de seguros bajo el contexto de inteligencia de negocios. Este modelo predictivo es obtenido mediante la aplicación de distintas técnicas de minería de datos usadas en un problema de clasificación binaria, donde el modelo deba explicar el comportamiento de los clientes (fuga o no fuga). Los resultados obtenidos, mediante el análisis de datos, son discutidos por el experto de negocio y ayudan a explicar el fenómeno de fuga, y tomar las medidas necesarias para aumentar la tasa de retención de clientes</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>This thesis presents a predictive model solution to forecast the insurance company churn, under context business intelligence. The predictive models is obtained using different techniques of data mining, applied to a binary classification problem, where the model must to explain the costumers behavior ( churn or not). The results obtained by data analysis are discussed with the business expert and they are useful to explain the churn phenomena and took the actions for increase customer retention</p> | |
| Formato | dc.format | ||
| Lenguaje | dc.language | spa | |
| dc.rights | autorizado | ||
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-0000/UCF0318_01.pdf | ||
| Materia | dc.subject | Data mining | |
| Materia | dc.subject | Bases de datos | |
| Materia | dc.subject | RECUPERACION DE DATOS | |
| Materia | dc.subject | DATOS WAREHOUSE | |
| Materia | dc.subject | REDES DE INFORMACIÓN | |
| Title | dc.title | Predicción de fugas de clientes en una compañía de seguros utilizando redes neuronales artificiales evolutivas | |
| Tipo | dc.type | texto |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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