| dc.contributor.advisor | Montoya, Ricardo | |
| dc.contributor.advisor | Universidad Torcuato Di Tella | |
| dc.contributor.author | Pérez, Mariano Gustavo | |
| dc.date.accessioned | 2017-04-03T17:10:12Z | |
| dc.date.available | 2017-04-03T17:10:12Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.date.submitted | 2010 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/1735 | |
| dc.description.abstract | Esta tesis presenta dos modelos matemáticos predictivos para la detección de fuga de clientes en una entidad bancaria, el resultado final de estas herramientas sirve para identificar posibles perfiles de fuga y así mejorar la eficacia en el uso de fondos para la retención de clientes y captación de nuevos; mejorar el servicio conociendo los puntos deficientes del mismo, y dirimir en cuál de estos dos modelos es más eficiente para esta tarea. | es_AR |
| dc.description.sponsorship | Esta tesis en PDF no tiene permisos por parte del autor para ser reproducida. Puedes venir a
consultarla a la Biblioteca Di Tella pero recuerda que no podrás copiarla, ni grabarla en ningún
dispositivo, ni enviarla, ni imprimirla. La consulta se hace solo bajo reserva escribiendo a
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| dc.description.sponsorship | Si eres el autor de la tesis y quieres dar tu autorización para la
reproducción, puedes ponerte en contacto con repositorio@utdt.edu. | |
| dc.format.extent | 40 p. | |
| dc.format.medium | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Torcuato Di Tella | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es_AR |
| dc.subject | Marketing | |
| dc.subject | Ventas | |
| dc.subject | Clientes | |
| dc.subject | Tesis | |
| dc.title | Evaluación de modelos de predicción de fugas de clientes mediante redes neuronales y regresión lineal múltiple | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_AR |
| dcterms.description.tableOfContents | 1. Introducción -- 2. Objetivo de la tesis -- 3. La importancia de retener a los clientes -- 4. El cliente financiero -- 5. Descripción de la solución -- 6. Fases de aplicación de los modelos -- 7. Filtro y transformación de variables -- 8. Modelo matemático de regresión lineal múltiple -- 9. Modelo de redes neuronales -- 10. Red neuronal utilizada -- 11. Uso de modelos -- 12. Ejecución de modelos predictivos -- 13. Conclusiones finales -- 14. Trabajo futuro -- 15. Referencias -- 16. Anexos. | |
| UTDT.rights.PDF | Sí | |
| UTDT.rights.AUT | No | |
| UTDT.source.signatura | TESIS DIGITAL | |
| UTDT.source.inventario | 41032U | |
| UTDT.source.bdt | BDT89132 | |
| UTDT.source.idn | 000069972 | |
| thesis.degree.name | MBA - EMBA | |
| thesis.degree.level | 1 | es_AR |
| thesis.degree.grantor | Universidad Torcuato Di Tella. Escuela de Negocios | |
| dc.subject.keyword | Regresión lineal múltiple | |
| dc.audience | Researchers | |
| dc.audience | Students | |
| dc.audience | Teachers | |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_AR |
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<subfield code="a">Incluye referencias bibliográficas.</subfield>
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<subfield code="a">1. Introducción -- 2. Objetivo de la tesis -- 3. La importancia de retener a los clientes -- 4. El cliente financiero -- 5. Descripción de la solución -- 6. Fases de aplicación de los modelos -- 7. Filtro y transformación de variables -- 8. Modelo matemático de regresión lineal múltiple -- 9. Modelo de redes neuronales -- 10. Red neuronal utilizada -- 11. Uso de modelos -- 12. Ejecución de modelos predictivos -- 13. Conclusiones finales -- 14. Trabajo futuro -- 15. Referencias -- 16. Anexos.</subfield>
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