Clasificación de la Prioridad de Atención a Reclamos Presentados por Clientes Utilizando Machine Learning

• Autores: Aliaga Ancco, Joselin Jimena, Chahuara Flores, Lesly
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Peruana Unión
• Repositorio: UPEU-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/2816
• Enlace del recurso: http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/2816
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Árboles de Decisión; Algoritmos; Clasificación; Reclamos; Telecomunicaciones; Machine Learning; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En esta investigación se evalúa el desempeño del árbol de decisión, los árboles de decisión son un modelo de clasificación utilizado en la inteligencia artificial, cuya principal característica es su aporte visual a la toma de decisiones. En el dataset se tiene un registro de 706 reclamos de los usuarios que usan los servicios de telecomunicaciones, estos reclamos al no ser solucionados generan pérdidas de clientes, la automatización de clasificación e identificación de los reclamos reduce carga a los trabajadores. Se busca determinar la pertinencia del árbol de decisión, es decir, si puede ser una herramienta de apoyo para la predicción de la prioridad del reclamo.