Aplicación de redes neuronales para la predicción del éxito de una campaña de marketing bancario de depósitos a plazo fijo mediante Python

• Autor: Osorio Delgadillo, Kalín
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/17438
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/17438
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes neuronales (Computación); Predicciones; Instituciones financieras - Mercadotecnia; Mercadotecnia; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

En el presente trabajo aplicaremos la teoría de redes neuronales para identificar cuáles son los clientes potenciales que se suscribirán a un depósito a plazo fijo. Debido a la disposición de los datos, se aplicará para una entidad bancaria de Portugal. Para este estudio se ha tomado como referencia principalmente para la base teórica “Redes Neuronales Artificiales: Fundamentos, Modelos y Aplicaciones” (1995) publicado por José Ramón Hilera Gonzáles y Víctor José Martínez Hernando. Los datos de la entidad bancaria fueron recogidos de los archivos públicos de la Universidad de California, Irvine, el banco de datos llamado “Bank Marketing Data Set”. Y serán procesados con una implementación elaborada con el lenguaje de programación Python, utilizando la biblioteca de código abierto “Scikit Learn”. Por último, considerando este estudio se podría implementar una red neuronal para alguna entidad bancaria del Perú, evaluando de la mano de un experto en banca cuáles serían las mejores variables que debemos considerar para esta sociedad.