Desarrollo de un modelo analítico para la segmentación de asociados en una cooperativa de ahorros y crédito
ilustraciones
- Autores:
-
Jovel Tamayo, William Alberto
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/79648
- Palabra clave:
- 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas
330 - Economía::334 - Cooperativas
Cooperativas
RFM
Datamining
CRISP-DM
Data Mining
Savings and loan cooperative,
Customer segmentation
Savings and loan cooperative
Segmentación de Clientes
Minería de datos
Cooperativa de ahorro y crédito
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| id |
UNACIONAL2_49206c2d9eae90ecec9092c747208d30 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/79648 |
| network_acronym_str |
UNACIONAL2 |
| network_name_str |
Universidad Nacional de Colombia |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Desarrollo de un modelo analítico para la segmentación de asociados en una cooperativa de ahorros y crédito |
| dc.title.translated.eng.fl_str_mv |
Development of an analytical model for the segmentation of affiliates in a savings and loan cooperative |
| title |
Desarrollo de un modelo analítico para la segmentación de asociados en una cooperativa de ahorros y crédito |
| spellingShingle |
Desarrollo de un modelo analítico para la segmentación de asociados en una cooperativa de ahorros y crédito 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas 330 - Economía::334 - Cooperativas Cooperativas RFM Datamining CRISP-DM Data Mining Savings and loan cooperative, Customer segmentation Savings and loan cooperative Segmentación de Clientes Minería de datos Cooperativa de ahorro y crédito |
| title_short |
Desarrollo de un modelo analítico para la segmentación de asociados en una cooperativa de ahorros y crédito |
| title_full |
Desarrollo de un modelo analítico para la segmentación de asociados en una cooperativa de ahorros y crédito |
| title_fullStr |
Desarrollo de un modelo analítico para la segmentación de asociados en una cooperativa de ahorros y crédito |
| title_full_unstemmed |
Desarrollo de un modelo analítico para la segmentación de asociados en una cooperativa de ahorros y crédito |
| title_sort |
Desarrollo de un modelo analítico para la segmentación de asociados en una cooperativa de ahorros y crédito |
| dc.creator.fl_str_mv |
Jovel Tamayo, William Alberto |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Velásquez Henao, Juan David |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Jovel Tamayo, William Alberto |
| dc.subject.ddc.spa.fl_str_mv |
000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas 330 - Economía::334 - Cooperativas |
| topic |
000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas 330 - Economía::334 - Cooperativas Cooperativas RFM Datamining CRISP-DM Data Mining Savings and loan cooperative, Customer segmentation Savings and loan cooperative Segmentación de Clientes Minería de datos Cooperativa de ahorro y crédito |
| dc.subject.lemb.none.fl_str_mv |
Cooperativas |
| dc.subject.proposal.eng.fl_str_mv |
RFM Datamining CRISP-DM Data Mining Savings and loan cooperative, Customer segmentation Savings and loan cooperative |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Segmentación de Clientes Minería de datos Cooperativa de ahorro y crédito |
| description |
ilustraciones |
| publishDate |
2020 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2020-12 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2021-06-18T15:22:59Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2021-06-18T15:22:59Z |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Maestría |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TM |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/79648 |
| dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia |
| dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia |
| dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
https://repositorio.unal.edu.co/ |
| url |
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/79648 https://repositorio.unal.edu.co/ |
| identifier_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.references.spa.fl_str_mv |
[1] Manual CRISP-DM de IBM SPSS Modeler, IBM Corporation, 2012. [En línea]. Dis-ponible: ftp://ftp.software.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/modeler/15.0/es/CRISP-DM.pdf. [2] La Minería de Datos de la A a la Z: Cómo descubrir conocimientos y crear mejores oportunidades. SAS Institute Inc. 2015. White paper. [En línea]. Disponible en https://www.sas.com/content/dam/SAS/documents/marketing-whitepapers-ebooks/sas-whitepapers/es/data-mining-104937.pdf. [3] C. Aggarwal, Data Mining: The Textbook, DOI 10.1007/978-3-319-14142-8 1,ISBN 978-3-319-14142-8 (eBook). Springer International Publishing Switzerland 2015. [En línea]. Disponible en https://doc.lagout.org/Others/Data%20Mining/Data%20Mining_%20The%20Textbook%20%5BAggarwal%202015-04-14%5D.pdf. [4] H. Jiawei, K. Micheline y P. Jian. Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) Data Mining. Third Edition. Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems). ISBN-13: 978-9380931913. [5] Colombia Fintech. Las Fintech revolucionan los servicios financieros. [En línea]. Disponible en https://www.colombiafintech.co/novedades/las-fintech-revolucionan-los-servicios-financieros. [Accedido: 8-sep-2020]. [6] Técnicas de minería de datos para la detección y prevención del lavado de activos y la financiación del terrorismo (LA/FT). Unidad de Información y Análisis Financiero (UIAF), Unidad Administrativa Especial adscrita al Ministerio de Hacienda y Crédito Público. Primera edición. Colombia, 2014. ISBN: 978-958-58578-5-8. [En línea]. Disponible en https://www.urosario.edu.co/observatorio-de-lavado-de-activos/Archivos_Lavados/Tecnicas-de-mineria-de-datos-para-la-prevencion-de.pdf. [7] Aplicabilidad de la minería de datos y el análisis de redes sociales en la inteligencia financiera. Unidad de Información y Análisis Financiero (UIAF), Unidad Administrativa Especial adscrita al Ministerio de Hacienda y Crédito Público. Primera edición. Colombia, 2014. ISBN: 978-958-58578-3-4. [En línea]. Disponible en https://www.urosario.edu.co/observatorio-de-lavado-de-activos/Archivos_Lavados/Aplicabilidad-de-la-mineria-de-datos-(1).pdf. [8] M. Khajvand, K. Zolfaghar, S. Ashoori, S. Alizadeh. “Estimating customer lifetime value based on RFM analysis of customer purchase behavior: Case study, 2011”. [En línea]. Disponible: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050910003868. [9] M. Haenlein, A. Kaplan, A. Beeser. “A Model to Determine Customer Lifetime Value in a Retail Banking Context”. European Management Journal Vol. 25, No. 3, pp. 221–234, 2007. [En línea]. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0263237307000163. [10] S. Hossein, M. Khorrami. “Data mining techniques for analyzing bank customers: A survey. January 2018”, Intelligent Decision Technologies 12(7):1-19. DOI: 10.3233/IDT-180335. [En línea]. Disponible: https://www.researchgate.net/publication/322611443_Data_mining_techniques_for_analyzing_bank_customers_A_survey. [11] R. Figueroa-Diaz, S. Chamba, R. Guaman-Quinche1 y M. Cueva-Hurtado. “Mapas Autoorganizados aplicados a la segmentación de clientes en entornos empresariales”, Universidad Nacional de Loja. Revista Tecnológica ESPOL – RTE, Vol. 29, N. 1, 130-143 (Julio 2016). [12] M. Mas Rosa. “Análisis del modelo RFM según el método convencional y el método de las 2-tuplas”. master en minería de datos e inteligencia de negocios universidad complutense de Madrid, 2016. [En línea]. Disponible: https://eprints.ucm.es/38546/1/Trabajo%20Fin%20de%20Master_Rosa%20Maria%20Mas.pdf. [13] S. V. Chuva Bueno. "Inteligencia de negocios aplicando la metodología RFM a las cuentas de los Socios de la COAC Jardín Azuayo," B.S. Thesis. Cuenca, 2016-03-07. [En línea]. Disponible: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/25323. [14] A. Cuadros, C. Gonzales, C. Jiménez. “Análisis multivariado para segmentación de clientes basada en RFM”, Universidad del Valle. Noviembre 2017. [En línea]. Disponible: https://www.researchgate.net/publication/326548750_Analisis_multivariado_para_segmentacion_de_clientes_basada_en_RFM. [15] A. Ansari, A. Riasi. “Customer Clustering Using a Combination of Fuzzy C-Means and Genetic Algorithms”. International Journal of Business and Management; Published by Canadian Center of Science and Education. Vol. 11, No. 7; 2016. En línea]. Disponible: https://pdfs.semanticscholar.org/483b/93e535e40d30301d98005cd38ddb718c5156.pdf. [16] M. Dachyar, F. M. Esperanca, y R. Nurcahyo, "Loyalty Improvement of Indonesian Local Brand Fashion Customer Based on Customer Lifetime Value ({CLV}) Segmentation", {IOP} Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 598, p. 12116, sep. 2019. [17] W. Gata, Iskandar, H. Basri, D. A. Puspitawati, S. Hidayat, y Walim, “Implementation of Decision Tree Algorithm in Customer Recency, Frequency, Monetary, and Cost Profiling: a Case Study of Plastic Packing Industry”. {IOP} Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 662, p. 22032, nov. 2019. [18] R. Gustriansyah, N. Suhandi, F. Antony. “Clustering optimization in RFM analysis based on k-means”. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, Vol. 18, No. 1, April 2020, pp. 470~477. ISSN: 2502-4752, DOI: 10.11591/ijeecs.v18.i1. pp 470-477. |
| dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.license.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional |
| dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.spa.fl_str_mv |
100 páginas |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia |
| dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Medellín - Minas - Maestría en Ingeniería - Analítica |
| dc.publisher.department.spa.fl_str_mv |
Departamento de la Computación y la Decisión |
| dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
Facultad de Minas |
| dc.publisher.place.spa.fl_str_mv |
Medellín |
| dc.publisher.branch.spa.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín |
| institution |
Universidad Nacional de Colombia |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/79648/1/license.txt https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/79648/2/98644734_2020.pdf https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/79648/3/98644734_2020.pdf.jpg |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
cccfe52f796b7c63423298c2d3365fc6 9b3beb3730afdbe5a879d91eff1160cf 990b4abb06536418529e5f0be01509a6 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio_nal@unal.edu.co |
| _version_ |
1814089258364829696 |
| spelling |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Velásquez Henao, Juan David7b16d4a5377f0f1b1f90d3c8c6fd9f8b600Jovel Tamayo, William Albertof736e88ac661c7322affdccbd7adb24e2021-06-18T15:22:59Z2021-06-18T15:22:59Z2020-12https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/79648Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustracionesEste trabajo presenta el desarrollo de un modelo analítico realizado para una cooperativa de ahorros y créditos de Antioquia con el fin de obtener un mejor conocimiento de sus asociados y que este pueda ser utilizado para fortalecer los modelos de gestión comercial, de servicios y de riesgos financieros. Se aplicaron varias técnicas de análisis de agrupamiento a los asociados activos, usando información histórica transaccional; el saldo en productos de ahorro y crédito, el número de productos adquiridos en la cooperativa, el interés pagado en productos de crédito y la fecha de la última transacción realizada. Finalmente se presenta un análisis descriptivo de los grupos de asociados activos de la entidad, según los agrupamientos realizados del modelo seleccionado. El documento contiene la descripción de los datos, los detalles de la metodología aplicada, basada en CRISP-DM, los modelos de agrupamiento usados, la evaluación de los modelos y finalmente un producto de datos. (Tomado de la fuente)This paper presents the development of an analytical model carried out for a savings and loan cooperative in Antioquia in order to obtain a better knowledge of its associates and It can be used to strengthen the commercial, service and financial risk management models. Various clustering analysis techniques were applied to active associates, using transactional historical information; the balance in savings and credit products, the number of products purchased in the cooperative, the interest paid on credit products and the date of the last transaction made. Finally, a descriptive analysis of the groups of active associates of the entity is presented, according to the groupings made of the selected model. The document contains the description of the data, the details of the applied methodology, based on CRISP-DM, the grouping models used, the evaluation of the models and finally a data product. (Tomado de la fuente)MaestríaMagister en Ingeniería - Analítica100 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - AnalíticaDepartamento de la Computación y la DecisiónFacultad de MinasMedellínUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas330 - Economía::334 - CooperativasCooperativasRFMDataminingCRISP-DMData MiningSavings and loan cooperative,Customer segmentationSavings and loan cooperativeSegmentación de ClientesMinería de datosCooperativa de ahorro y créditoDesarrollo de un modelo analítico para la segmentación de asociados en una cooperativa de ahorros y créditoDevelopment of an analytical model for the segmentation of affiliates in a savings and loan cooperativeTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TM[1] Manual CRISP-DM de IBM SPSS Modeler, IBM Corporation, 2012. [En línea]. Dis-ponible: ftp://ftp.software.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/modeler/15.0/es/CRISP-DM.pdf.[2] La Minería de Datos de la A a la Z: Cómo descubrir conocimientos y crear mejores oportunidades. SAS Institute Inc. 2015. White paper. [En línea]. Disponible en https://www.sas.com/content/dam/SAS/documents/marketing-whitepapers-ebooks/sas-whitepapers/es/data-mining-104937.pdf.[3] C. Aggarwal, Data Mining: The Textbook, DOI 10.1007/978-3-319-14142-8 1,ISBN 978-3-319-14142-8 (eBook). Springer International Publishing Switzerland 2015. [En línea]. Disponible en https://doc.lagout.org/Others/Data%20Mining/Data%20Mining_%20The%20Textbook%20%5BAggarwal%202015-04-14%5D.pdf.[4] H. Jiawei, K. Micheline y P. Jian. Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) Data Mining. Third Edition. Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems). ISBN-13: 978-9380931913.[5] Colombia Fintech. Las Fintech revolucionan los servicios financieros. [En línea]. Disponible en https://www.colombiafintech.co/novedades/las-fintech-revolucionan-los-servicios-financieros. [Accedido: 8-sep-2020].[6] Técnicas de minería de datos para la detección y prevención del lavado de activos y la financiación del terrorismo (LA/FT). Unidad de Información y Análisis Financiero (UIAF), Unidad Administrativa Especial adscrita al Ministerio de Hacienda y Crédito Público. Primera edición. Colombia, 2014. ISBN: 978-958-58578-5-8. [En línea]. Disponible en https://www.urosario.edu.co/observatorio-de-lavado-de-activos/Archivos_Lavados/Tecnicas-de-mineria-de-datos-para-la-prevencion-de.pdf.[7] Aplicabilidad de la minería de datos y el análisis de redes sociales en la inteligencia financiera. Unidad de Información y Análisis Financiero (UIAF), Unidad Administrativa Especial adscrita al Ministerio de Hacienda y Crédito Público. Primera edición. Colombia, 2014. ISBN: 978-958-58578-3-4. [En línea]. Disponible en https://www.urosario.edu.co/observatorio-de-lavado-de-activos/Archivos_Lavados/Aplicabilidad-de-la-mineria-de-datos-(1).pdf.[8] M. Khajvand, K. Zolfaghar, S. Ashoori, S. Alizadeh. “Estimating customer lifetime value based on RFM analysis of customer purchase behavior: Case study, 2011”. [En línea]. Disponible: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050910003868.[9] M. Haenlein, A. Kaplan, A. Beeser. “A Model to Determine Customer Lifetime Value in a Retail Banking Context”. European Management Journal Vol. 25, No. 3, pp. 221–234, 2007. [En línea]. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0263237307000163.[10] S. Hossein, M. Khorrami. “Data mining techniques for analyzing bank customers: A survey. January 2018”, Intelligent Decision Technologies 12(7):1-19. DOI: 10.3233/IDT-180335. [En línea]. Disponible: https://www.researchgate.net/publication/322611443_Data_mining_techniques_for_analyzing_bank_customers_A_survey.[11] R. Figueroa-Diaz, S. Chamba, R. Guaman-Quinche1 y M. Cueva-Hurtado. “Mapas Autoorganizados aplicados a la segmentación de clientes en entornos empresariales”, Universidad Nacional de Loja. Revista Tecnológica ESPOL – RTE, Vol. 29, N. 1, 130-143 (Julio 2016).[12] M. Mas Rosa. “Análisis del modelo RFM según el método convencional y el método de las 2-tuplas”. master en minería de datos e inteligencia de negocios universidad complutense de Madrid, 2016. [En línea]. Disponible: https://eprints.ucm.es/38546/1/Trabajo%20Fin%20de%20Master_Rosa%20Maria%20Mas.pdf.[13] S. V. Chuva Bueno. "Inteligencia de negocios aplicando la metodología RFM a las cuentas de los Socios de la COAC Jardín Azuayo," B.S. Thesis. Cuenca, 2016-03-07. [En línea]. Disponible: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/25323.[14] A. Cuadros, C. Gonzales, C. Jiménez. “Análisis multivariado para segmentación de clientes basada en RFM”, Universidad del Valle. Noviembre 2017. [En línea]. Disponible: https://www.researchgate.net/publication/326548750_Analisis_multivariado_para_segmentacion_de_clientes_basada_en_RFM.[15] A. Ansari, A. Riasi. “Customer Clustering Using a Combination of Fuzzy C-Means and Genetic Algorithms”. International Journal of Business and Management; Published by Canadian Center of Science and Education. Vol. 11, No. 7; 2016. En línea]. Disponible: https://pdfs.semanticscholar.org/483b/93e535e40d30301d98005cd38ddb718c5156.pdf.[16] M. Dachyar, F. M. Esperanca, y R. Nurcahyo, "Loyalty Improvement of Indonesian Local Brand Fashion Customer Based on Customer Lifetime Value ({CLV}) Segmentation", {IOP} Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 598, p. 12116, sep. 2019.[17] W. Gata, Iskandar, H. Basri, D. A. Puspitawati, S. Hidayat, y Walim, “Implementation of Decision Tree Algorithm in Customer Recency, Frequency, Monetary, and Cost Profiling: a Case Study of Plastic Packing Industry”. {IOP} Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 662, p. 22032, nov. 2019.[18] R. Gustriansyah, N. Suhandi, F. Antony. “Clustering optimization in RFM analysis based on k-means”. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, Vol. 18, No. 1, April 2020, pp. 470~477. ISSN: 2502-4752, DOI: 10.11591/ijeecs.v18.i1. pp 470-477.EspecializadaLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83964https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/79648/1/license.txtcccfe52f796b7c63423298c2d3365fc6MD51ORIGINAL98644734_2020.pdf98644734_2020.pdfTesis de Maestría en Ingeniería -Analíticaapplication/pdf807539https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/79648/2/98644734_2020.pdf9b3beb3730afdbe5a879d91eff1160cfMD52THUMBNAIL98644734_2020.pdf.jpg98644734_2020.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4416https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/79648/3/98644734_2020.pdf.jpg990b4abb06536418529e5f0be01509a6MD53unal/79648oai:repositorio.unal.edu.co:unal/796482024-07-22 00:42:49.503Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.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 |