Herramienta para la predicción de retiro de afiliados de la Asociación de Egresados de la Universidad de los Andes
La Asociación de Egresados de la Universidad de los Andes (Uniandinos) es una entidad que tiene como misión integrar a la comunidad uniandina para que promueva el conocimiento, el desarrollo integral y generar valor. Actualmente funciona bajo un modelo de suscripción, en donde los afiliados pagan pa...
- Autores:
-
Talero Támara, Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/67940
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/67940
- Palabra clave:
- Analítica
Asociación de Egresados
Uniandinos
Modelos de aprendizaje automático
Clasificación de afiliados
Machine Learning
Ingeniería
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- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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La Asociación de Egresados de la Universidad de los Andes (Uniandinos) es una entidad que tiene como misión integrar a la comunidad uniandina para que promueva el conocimiento, el desarrollo integral y generar valor. Actualmente funciona bajo un modelo de suscripción, en donde los afiliados pagan para recibir ciertos beneficios que brinda la Asociación. Uno de los mayores problemas que enfrenta Uniandinos ha sido la retención de afiliados. Por esto, este proyecto tiene como objetivo construir una herramienta de detección de posibles retiros de afiliados para ayudar a Uniandinos con la toma de decisiones en sus estrategias de retención. El proyecto consistió en aplicar la metodología ASUM-DM para generar un producto que la asociación pueda utilizar y así generar valor a la hora de realizar sus procedimientos. En el desarrollo del proyecto se pasó por tres etapas: entendimiento y análisis de datos, construcción y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático supervisado y la ejecución de una herramienta de análisis de resultados. Los modelos construidos muestran una calidad alta, según la validación realizada con métricas de desempeño. Sin embargo, es importante realizar pruebas de su comportamiento en el entorno del área de mercado. Se trabajó de la mano con el área de analítica de datos de Uniandinos y se espera que el área de fidelización pueda utilizar los frutos de este trabajo en pro de la Asociación. |
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Precision, Recall, F1, Accuracy en clasificación. IArtificial. https://www.iartificial.net/precision-recall-f1-accuracy-en-clasificacion/Funcionamiento SVM. (2021, primavera 8). IBM Documentación. https://www.ibm.com/docs/es/spssmodeler/saas?topic=models-how-svm-worksIgnacio, F. (2018, verano 7). Clasificar con K Nearest Neighbors. 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