Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine
Descripción del Articulo
Propone la implementación de un sistema de predicción de clientes desertores de tarjeta de crédito usando un modelo de predicción basado en el comportamiento transaccional y datos demográficos de los clientes para la determinación de los patrones de reconocimiento, para ello se definirán las técnica...
Autores: | , |
---|---|
Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2016 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/4931 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/4931 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Tarjetas de crédito Bancos - Procesamiento de datos Predicciones - Modelos matemáticos Algoritmos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
id |
UNMS_9157abb62ace5981305ca9bc563bbd6b |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/4931 |
network_acronym_str |
UNMS |
network_name_str |
UNMSM-Tesis |
repository_id_str |
410 |
dc.title.none.fl_str_mv |
Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine |
title |
Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine |
spellingShingle |
Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine Ordoñez Cairo, Rosa Angela del Carmen Tarjetas de crédito Bancos - Procesamiento de datos Predicciones - Modelos matemáticos Algoritmos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
title_short |
Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine |
title_full |
Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine |
title_fullStr |
Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine |
title_full_unstemmed |
Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine |
title_sort |
Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine |
author |
Ordoñez Cairo, Rosa Angela del Carmen |
author_facet |
Ordoñez Cairo, Rosa Angela del Carmen Pastor Zapata, Maria Doris |
author_role |
author |
author2 |
Pastor Zapata, Maria Doris |
author2_role |
author |
dc.contributor.advisor.fl_str_mv |
Mauricio Sánchez, David Santos |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Ordoñez Cairo, Rosa Angela del Carmen Pastor Zapata, Maria Doris |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Tarjetas de crédito Bancos - Procesamiento de datos Predicciones - Modelos matemáticos Algoritmos |
topic |
Tarjetas de crédito Bancos - Procesamiento de datos Predicciones - Modelos matemáticos Algoritmos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
dc.subject.ocde.none.fl_str_mv |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
description |
Propone la implementación de un sistema de predicción de clientes desertores de tarjeta de crédito usando un modelo de predicción basado en el comportamiento transaccional y datos demográficos de los clientes para la determinación de los patrones de reconocimiento, para ello se definirán las técnicas y algoritmos con los que se validará la propuesta. |
publishDate |
2016 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2016-09-09T17:59:22Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2016-09-09T17:59:22Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2016 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
dc.identifier.citation.none.fl_str_mv |
Ordoñez, R. & Pastor, M. (2016). Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine. [Tesis de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM. |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12672/4931 |
identifier_str_mv |
Ordoñez, R. & Pastor, M. (2016). Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine. [Tesis de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM. |
url |
https://hdl.handle.net/20.500.12672/4931 |
dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.ispartof.fl_str_mv |
SUNEDU |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.uri.none.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
dc.publisher.country.none.fl_str_mv |
PE |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
dc.source.none.fl_str_mv |
Repositorio de Tesis - UNMSM Universidad Nacional Mayor de San Marcos reponame:UNMSM-Tesis instname:Universidad Nacional Mayor de San Marcos instacron:UNMSM |
instname_str |
Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
instacron_str |
UNMSM |
institution |
UNMSM |
reponame_str |
UNMSM-Tesis |
collection |
UNMSM-Tesis |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/8d04b8a0-a9d7-49dc-8db8-8b42128c2351/download https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/d8b3c033-e56a-4a64-bbfe-0f3e20105b28/download https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/54821516-e458-4b39-bbeb-a85977926ecb/download https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/2e9b0b6a-9b18-45bd-8c54-c641c13478db/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 2b42ffeb4435447309eee82480472922 9df6ac77d0e84f1c2a4fd6d006e6b391 5ecf2c32159634cd3abaf0bda347a526 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Cybertesis UNMSM |
repository.mail.fl_str_mv |
cybertesis@unmsm.edu.pe |
_version_ |
1845983153032790016 |
spelling |
Mauricio Sánchez, David SantosOrdoñez Cairo, Rosa Angela del CarmenPastor Zapata, Maria Doris2016-09-09T17:59:22Z2016-09-09T17:59:22Z2016Ordoñez, R. & Pastor, M. (2016). Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine. [Tesis de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.https://hdl.handle.net/20.500.12672/4931Propone la implementación de un sistema de predicción de clientes desertores de tarjeta de crédito usando un modelo de predicción basado en el comportamiento transaccional y datos demográficos de los clientes para la determinación de los patrones de reconocimiento, para ello se definirán las técnicas y algoritmos con los que se validará la propuesta.TesisspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio de Tesis - UNMSMUniversidad Nacional Mayor de San Marcosreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMTarjetas de créditoBancos - Procesamiento de datosPredicciones - Modelos matemáticosAlgoritmoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machineinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniera de SistemasUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Escuela Académico Profesional de Ingeniería de SistemasIngeniería de Sistemas06445495https://orcid.org/0000-0001-9262-626XDíaz Muñante, Jorge RaúlChávez Soto, Jorge Luishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis0721616108675814LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/8d04b8a0-a9d7-49dc-8db8-8b42128c2351/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALOrdoñez_cr.pdfOrdoñez_cr.pdfapplication/pdf5723781https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/d8b3c033-e56a-4a64-bbfe-0f3e20105b28/download2b42ffeb4435447309eee82480472922MD53TEXTOrdoñez_cr.pdf.txtOrdoñez_cr.pdf.txtExtracted texttext/plain102709https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/54821516-e458-4b39-bbeb-a85977926ecb/download9df6ac77d0e84f1c2a4fd6d006e6b391MD56THUMBNAILOrdoñez_cr.pdf.jpgOrdoñez_cr.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg15579https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/2e9b0b6a-9b18-45bd-8c54-c641c13478db/download5ecf2c32159634cd3abaf0bda347a526MD5720.500.12672/4931oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/49312024-08-16 00:33:14.643https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.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 |
score |
13.04064 |
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).
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).