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Predicción del abandono de tarjetahabiente aplicado en una institución financiera ecuatoriana

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dc.contributor.author Castro Loaiza, Yeltsin Alexander
dc.contributor.author García Angulo, Andrea Cristina, Director
dc.date.accessioned 2023-01-05T15:54:28Z
dc.date.available 2023-01-05T15:54:28Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.citation Castro, Y. (2022). Predicción del abandono de tarjetahabiente aplicado en una institución financiera ecuatoriana. {Tesis maestría]. Escuela Superior Politécnica del Litoral es_EC
dc.identifier.uri http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56497
dc.description.abstract En el presente trabajo de titulación, se aplica métodos estadísticos para construir un modelo de predicción de la propensión de no uso (churn) de tarjeta de crédito. Haciendo uso de la información financiera de un banco ecuatoriano, se explotan las siguientes dimensiones de información disponible: información de la tarjeta de crédito, información de la central de riesgo, información sociodemográfica de los clientes y el registro de su actividad transaccional. Para la selección de las principales características se considerada no sólo la correlación que presentan para explicar el evento sino también el sentido económico. Los algoritmos utilizados en el presente estudio incluyen la regresión logística y el árbol de decisiones dado que han demostrado ser herramientas de clasificación maduras y estables, en comparación con el resto de los métodos. Los resultados indican que el bosque aleatorio presenta un mejor ajuste entregando al negocio la capacidad de elaborar estrategias personalizadas para retener a los clientes. es_EC
dc.language.iso es es_EC
dc.publisher ESPOL. FCNM es_EC
dc.subject Fuga de clientes es_EC
dc.subject Retención es_EC
dc.subject Banco es_EC
dc.subject Machine Learning es_EC
dc.title Predicción del abandono de tarjetahabiente aplicado en una institución financiera ecuatoriana es_EC
dc.type Thesis es_EC


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