Show simple item record

dc.contributor.advisorTorres Alvarado, Sally Karina
dc.contributor.authorOrihuela Ramirez, Ana Marlene
dc.contributor.authorPerez Ramos, Leslie Frida
dc.contributor.authorVicuña Peña, Ximena Pierina Omayra
dc.date.accessioned2024-08-15T17:22:12Z
dc.date.available2024-08-15T17:22:12Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12952/9120
dc.description.abstractLas ventas digitales son el futuro de cada compañía alrededor del mundo y los bancos peruanos saben de la importancia de este tema. Una de las principales fuentes de ingreso del sector bancario es el otorgamiento de créditos. Siendo los canales de venta digitales los que proactivamente los ofrecen, permitiendo captar clientes de forma eficiente. Sin embargo, el rendimiento del banco podría ser mucho mejor. El presente trabajo propone al área de ventas digitales por convenio la elaboración de un modelo predictivo con técnicas de machine learning que permita conocer los factores que impactan en el número de ventas de crédito que se realizan, con el fin de agilizar la toma de decisiones frente a estrategias de venta y mejorar la planificación de recursos para incrementar el número de créditos otorgados. Además, para la construcción del modelo se utilizó la técnica de machine learning de clasificación k-NN, los datos utilizados para el entrenamiento son de clientes a los que se les ofreció un crédito durante el mes de agosto del 2023. Los datos recopilados son de un total de 2461 clientes, siendo 1,844 clasificados como ‘Aceptaron’ y 617 clasificados como ‘No Aceptaron’. Los resultados en la primera simulación tuvieron una precisión de 96.14%.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Callaoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.subjectMachine learninges_PE
dc.subjectAprendizaje supervisadoes_PE
dc.subjectVentas digitaleses_PE
dc.subjectCréditoses_PE
dc.subjectLeadses_PE
dc.titleAplicación de un modelo de Machine Learning en las ventas digitales en el área de convenios de una entidad financiera del Perú, 2023es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero de sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Callao. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de sistemases_PE
renati.advisor.dni15724611
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6657-2931es_PE
renati.author.dni70001369
renati.author.dni74541358
renati.author.dni74240141
renati.discipline612018es_PE
renati.jurorAlcántara Ramírez, Manuel Abelardo
renati.jurorRamos Choquehuanca, Angelino Abad
renati.jurorBringas Zuñiga, Jesús José
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess