Please use this identifier to cite or link to this item: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/19980
Title: Rentabilización de clientes por medio del aprendizaje automático
Authors: Tipantuña Jarrín, Ruth Maricela
Keywords: MUESTREO
OPTIMIZACIÓN
MÁQUINA DE SOPORTE VECTORIAL
Issue Date: 2-Feb-2019
Publisher: Quito, 2019.
Citation: Tipantuña Jarrín, R. M. (2019). Rentabilización de clientes por medio del aprendizaje automático. 117 hojas. Quito : EPN.
Abstract: This work focuses on predicting the desertion of a client within a certain time in the banking sector in order to establish a retention strategy. To achieve this objective it is necessary to understand the business context in which the problem develops and the type of defection that will be predicted. The techniques that were used are vector support machines and logistic regression in order to verify the accuracy of machine learning versus a traditional technique. Since the attrition problem has data imbalance, undersampling was used in the data. Once the probability of desertion has been calculated, it is calculated in value of the client's life time to determine if it is worthwhile or not to retain it.
Description: Este trabajo se centra en predecir la deserción de un cliente dentro de un tiempo determinado en el sector bancario con el fin de establecer una estrategia de retención. Para lograr este objetivo es necesario entender el contexto del negocio en que se desarrolla el problema y el tipo de deserción que se predecirá. Las técnicas que se utilizaron son máquinas de soporte vectorial y regresión logística con el fin de verificar la exactitud del aprendizaje automático frente a una técnica tradicional. Puesto que el problema de deserción posee desbalance de datos se usó submuestreo en los datos. Una vez calculada la probabilidad de deserción se calcula en valor del tiempo de vida del cliente para determinar si vale la pena o no reternerlo.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/19980
Appears in Collections:Tesis Matemáticas (MAT)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
CD-9346.pdf676,25 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.