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dc.contributor.advisorRosas Villena, Fernando René
dc.contributor.authorAlvarez Chancasanampa, Jurgen Jostein
dc.date.accessioned2023-03-17T15:27:56Z
dc.date.available2023-03-17T15:27:56Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12996/5702
dc.descriptionUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informáticaes_PE
dc.description.abstractEn las últimas décadas, el banco ha venido diseñando y aplicando estrategias de marketing orientadas tanto a la captación de nuevos clientes como a su retención y fidelización, debido principalmente a la fuerte competencia existente en el sector financiero. Las entidades financieras vienen invirtiendo grandes volúmenes de sumas de dinero para ampliar su base de clientes. En la presente investigación se describe como se identificó el perfil de fuga de los clientes nuevos que tiene el servicio de pago haberes, desde los menos propensos a más propensos a fugarse en una entidad financiera mediante la técnica de Árboles de Decisión. Para la evaluación se usaron los indicadores AUC, Accuracy y Sensibilidad. Los resultados de los indicadores que se obtuvieron al aplicar la técnica de Árboles de Decisión fueron de 0.65 para el AUC, 0.65 para el Accuracy y 0.70 en Sensibilidad.es_PE
dc.description.abstractIn recent decades, the bank has been designing and applying marketing strategies aimed both at attracting new customers and at retaining and retaining them, mainly due to the strong competition in the financial sector. Financial institutions have been investing large volumes of money to expand their customer base. This research describes how the leakage profile of new customers who have the salary payment service was identified, from the least likely to the most likely to leak in a financial institution through the Decision Tree technique. For the evaluation, the indicators AUC, Accuracy and Sensitivity were used. The results of the indicators obtained by applying the Decision Tree technique were 0.65 for AUC, 0.65 for Accuracy and 0.70 for Sensitivity.en_US
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectÁrboles de decisiónes_PE
dc.titlePerfil de la fuga de clientes nuevos con servicio de pago haberes de un banco peruano utilizando árboles de decisión.es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
thesis.degree.disciplineEstadística e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificaciónes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Estadístico Informáticoes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00es_PE
renati.author.dni48450875es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen_US
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4992-4971es_PE
renati.advisor.dni08768570es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline542026es_PE
renati.jurorSotomayor Ruiz, Rino Nicanor
renati.jurorSalazar Vega, Rolando Jesús
renati.jurorCoaquira Nina, Frida Rosa


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