Predicción de la adquisición de productos financieros de los clientes Pyme en BBVA

"El propósito de este proyecto fue determinar los clientes del segmento pyme con mayor probabilidad de adquirir un producto específico, en los que el área comercial del banco BBVA debía enfocarse para mejorar la efectividad de las campañas. Para esto, se trabajaron diferentes técnicas analíticas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para problemas de clasificación tales como: Modelo de Regresión Logística, Modelo de Análisis Discriminante Lineal (LDA), Modelo Random Forest, Modelo Boosting Tree y Redes Neuronales. Se seleccionó aquel modelo que mejores métricas de desempeño arrojó. Las métricas utilizadas fueron Recall y AUC. Finalmente se identificaron las principales variables que afectan la probabilidad de adquisición de un producto por parte de un cliente pyme."--Tomado del Formato de Documento de Grado.

• Autores: Arias Rojas, Angela María; Rodríguez Pinzón, Camilo Alejandro; Calvo López, John Pablo
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/34840
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/34840
• Palabra clave: Capital de trabajo - Investigaciones - Colombia - Métodos estadísticos; Servicios bancarios - Investigaciones - Colombia - Estudio de casos; Instituciones financieras - Investigaciones - Colombia - Estudio de casos; Pequeña y mediana empresa - Finanzas - Investigaciones - Estudio de casos; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf