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

Descripción del Articulo

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 usu...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
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
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description 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.
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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.Trabajo de investigaciónJULIACAEscuela Profesional de Ingeniería de SistemasTecnología de información e innovación tecnológicaapplication/pdfspaUniversidad Peruana UniónPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/Universidad Peruana UniónRepositorio Institucional - UPEUreponame:UPEU-Tesisinstname:Universidad Peruana Unióninstacron:UPEUÁrboles de DecisiónAlgoritmosClasificaciónReclamosTelecomunicacionesMachine Learninghttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Clasificación de la Prioridad de Atención a Reclamos Presentados por Clientes Utilizando Machine Learninginfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería de SistemasUniversidad Peruana Unión. 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