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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Cordova Valdivia, Alenster Yonel, Torres Jurado, Karen Ivett
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
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