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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorMartos Venturini, Gabrieles_Ar
dc.contributor.authorSantarelli, Julietaes_AR
dc.date.accessioned2023-06-06T18:04:54Z
dc.date.available2023-06-06T18:04:54Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11871
dc.description.abstractLa irrupción de las plataformas de streaming transformó muchos aspectos en la industria del entretenimiento. Las empresas líderes lograron generar valor personalizando la oferta de contenidos online de acuerdo a las preferencias específicas de cada cliente y para ello fueron cruciales los datos. En el presente trabajo se utilizan técnicas analíticas descriptivas, predictivas y prescriptivas en relación a la fuga de suscriptores de la plataforma de streaming Disney Plus. En primer término, se utilizarán técnicas de clustering para analizar las características de la oferta de contenidos disponibles en la plataforma. En segundo término, se usarán técnicas de aprendizaje automático para predecir la baja de suscriptores, utilizando múltiples variables relacionadas al producto y al contenido, para finalmente generar recomendaciones de títulos que eviten la fuga. Se indagará sobre los desafíos y limitaciones de realizar dicho trabajo en una empresa multinacional en plena transformación digital.es_AR
dc.format.extent85 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tellaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectAnálisis de datoses_AR
dc.titleEnfoques de aprendizaje automático para tratar la fuga de suscriptores en una plataforma de streaming en el marco de una trasformación digital.es_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestríaes_AR
thesis.degree.nameMaster in Management + Analytics
dc.subject.keywordClusteringes_AR
dc.subject.keywordAprendizaje automáticoes_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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