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Predicción de adquisición de un préstamo personal bancario a través del canal de televentas utilizando el algoritmo Random Forest
dc.contributor.advisor | Salinas Flores, Jesús Walter | |
dc.contributor.author | De la Cruz Flores, Fiorella Pamela | |
dc.date.accessioned | 2021-08-09T15:42:06Z | |
dc.date.available | 2021-08-09T15:42:06Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12996/4832 | |
dc.description | Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática | es_PE |
dc.description.abstract | El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo de clasificación binaria para predecir si el cliente va a aceptar o rechazar el préstamo ofrecido por los asesores al contactarlos vía telefónica. Para ello, se utilizó el algoritmo Random Forest que permitió redecir a los clientes con mayor probabilidad a adquirir el producto y así, gestionarlos óptimamente para priorizar su venta. Para el desarrollo del modelo se usó una muestra de seis meses (desde marzo 2017 hasta agosto 2017) de datos de los clientes que cuentan como mínimo con una tarjeta de crédito y tienen un préstamo pre- aprobado con la entidad bancaria. En total la base contó con 991619 registros de clientes | es_PE |
dc.format | application/pdf | en_US |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional Agraria La Molina | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Instituciones financieras | es_PE |
dc.subject | Crédito | es_PE |
dc.subject | Técnicas de predicción | es_PE |
dc.subject | Análisis de datos | es_PE |
dc.subject | Modelos matemáticos | es_PE |
dc.subject | Métodos estadísticos | es_PE |
dc.subject | Evaluación | es_PE |
dc.subject | Perú | es_PE |
dc.subject | Algoritmo Random Forest | es_PE |
dc.title | Predicción de adquisición de un préstamo personal bancario a través del canal de televentas utilizando el algoritmo Random Forest | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | en_US |
thesis.degree.discipline | Estadística e Informática | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero Estadístico Informático | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00 | es_PE |
renati.author.dni | 47407923 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en_US |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-4321-4247 | es_PE |
renati.advisor.dni | 08684738 | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.discipline | 542026 | es_PE |
renati.juror | Menacho Chiok, César Higinio | |
renati.juror | Febres Huamán, Grimaldo José | |
renati.juror | Chue Gallardo, Jorge |
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