Estudio e identificación de variables que determinan la clusterización de clientes-aplicación a datos reales

Argueta Bermúdez, Franklin Iván (2019) Estudio e identificación de variables que determinan la clusterización de clientes-aplicación a datos reales. Other thesis, Universidad de El Salvador.

[img]
Preview
Text
Tesis.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial.

Download (2MB) | Preview
Official URL: https://ri.ues.edu.sv

Abstract

El análisis de conglomerados por variables es un procedimiento exploratorio que puede sugerir procedimientos de reducción de la dimensión, como el análisis de componentes principales. La idea es construir una matriz de distancias o similitudes entre variables y aplicar a esta matriz un algoritmo jerárquico de clasificación con el objetivo de agrupar elementos en grupos homogéneos en función de las similitudes o similaridades entre ellos, para luego aplicar los métodos de clasificación basado en árboles de decisión o bosques aleatorios los cuales estratifican o segmentan el espacio del predictor en un número simple de regiones; para ello, se parte del registro histórico de los datos reales proporcionados por cierta institución dichos datos están compuesto por las observaciones de los clientes de los últimos 4 años (2015-2018) y se busca a través del estudio identificar las variables que determinan la clusterización de clientes, analizando la influencia de las variables mediante dos enfoques importantes para la generación de modelos. Lo que se pretende con los modelos es desarrollar una estrategia de negocios, la cual consiste en generar movilidad positiva para cada uno de los clientes, mejorando su clasificación básica predefinida.

Item Type: Thesis (Other)
Additional Information: 19201158
Uncontrolled Keywords: Variables ; Clusterización ; Datos reales
Subjects: 500 Ciencias naturales y matemáticas > 510 Matemáticas
Divisions: Facultad de Ciencias Naturales y Matemática > Licenciatura en Matemática
Depositing User: Fatima Marcela Tobar
Date Deposited: 14 Jul 2021 21:51
Last Modified: 14 Jul 2021 21:51
URI: https://ri.ues.edu.sv/id/eprint/24416

Downloads

Downloads per month over past year

Actions (login required)

View Item View Item