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

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dc.contributor.advisorCampos Granados, Walter Otonieles
dc.contributor.authorArgueta Bermúdez, Franklin Ivánes
dc.date.accessioned2024-01-25T21:45:54Z
dc.date.available2024-01-25T21:45:54Z
dc.date.issued2019-12-12
dc.description.abstractEl 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.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14492/12021
dc.language.isoes_SV
dc.subjectVariables
dc.subjectclusterización
dc.subjectdatos reales
dc.subject.ddc510
dc.titleEstudio e identificación de variables que determinan la clusterización de clientes-aplicación a datos realeses
dc.typeThesis

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