Aplicación de minería de datos para pronosticar el riesgo de morosidad de los estudiantes de la Universidad Autónoma del Perú
Descripción del Articulo
En épocas de crisis, controlar y gestionar la morosidad pasa a ser una de las principales preocupaciones de las empresas. El presente proyecto plantea la aplicación de modelo predictivo para clasificar calidad de pago de los estudiantes en la Universidad Autónoma del Perú. La finalidad de implementa...
| Autores: | , |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2018 |
| Institución: | Universidad Autónoma del Perú |
| Repositorio: | AUTONOMA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.autonoma.edu.pe:20.500.13067/688 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.13067/688 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Minería de datos Base de datos Modelo predictivo Metodología CRISP – DM https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
| Sumario: | En épocas de crisis, controlar y gestionar la morosidad pasa a ser una de las principales preocupaciones de las empresas. El presente proyecto plantea la aplicación de modelo predictivo para clasificar calidad de pago de los estudiantes en la Universidad Autónoma del Perú. La finalidad de implementar una aplicación en la Universidad Autónoma del Perú es contar con una herramienta tecnológica que detecte a un alumno de ser un posible moroso, logrando la prevención de la situación de dificultad financiera en la empresa, con un enfoque en cómo evitar la morosidad y a su vez realizar un correcto control y seguimiento de los impagos. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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