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dc.contributor.advisorMontoya, Ricardo
dc.contributor.advisorUniversidad Torcuato Di Tella
dc.contributor.authorPérez, Mariano Gustavo
dc.date.accessioned2017-04-03T17:10:12Z
dc.date.available2017-04-03T17:10:12Z
dc.date.issued2010
dc.date.submitted2010
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/1735
dc.description.abstractEsta 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.sponsorshipEsta 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 serviciosbiblio@utdt.edu.
dc.description.sponsorshipSi eres el autor de la tesis y quieres dar tu autorización para la reproducción, puedes ponerte en contacto con repositorio@utdt.edu.
dc.format.extent40 p.
dc.format.mediumapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tella
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_AR
dc.subjectMarketing
dc.subjectVentas
dc.subjectClientes
dc.subjectTesis
dc.titleEvaluación de modelos de predicción de fugas de clientes mediante redes neuronales y regresión lineal múltiple
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
dcterms.description.tableOfContents1. 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
UTDT.rights.AUTNo
UTDT.source.signaturaTESIS DIGITAL
UTDT.source.inventario41032U
UTDT.source.bdtBDT89132
UTDT.source.idn000069972
thesis.degree.nameMBA - EMBA
thesis.degree.level1es_AR
thesis.degree.grantorUniversidad Torcuato Di Tella. Escuela de Negocios
dc.subject.keywordRegresión lineal múltiple
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dc.audienceTeachers
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