Análisis de datos determinantes para la elegibilidad de tarjeta de crédito
Esta investigación presenta un análisis evaluativo realizado en Google Colab sobre una base de datos de una entidad financiera que estudia las diferentes características demográficas, laborales y socioeconómicas de cada individuo presente en dicha base. Para posteriormente determinar si puede ser el...
- Autores:
-
Bruges, Pedro
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad del Magdalena
- Repositorio:
- Repositorio Unimagdalena
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/21778
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/21778
- Palabra clave:
- – Machine Learning
Google Colab
Optimizar
- Rights
- openAccess
- License
- Acceso Abierto
id |
UNIMAGDALE_efb49cd492991c04b2e80a49b878c9e9 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/21778 |
network_acronym_str |
UNIMAGDALE |
network_name_str |
Repositorio Unimagdalena |
repository_id_str |
|
dc.title.none.fl_str_mv |
Análisis de datos determinantes para la elegibilidad de tarjeta de crédito |
title |
Análisis de datos determinantes para la elegibilidad de tarjeta de crédito |
spellingShingle |
Análisis de datos determinantes para la elegibilidad de tarjeta de crédito – Machine Learning Google Colab Optimizar |
title_short |
Análisis de datos determinantes para la elegibilidad de tarjeta de crédito |
title_full |
Análisis de datos determinantes para la elegibilidad de tarjeta de crédito |
title_fullStr |
Análisis de datos determinantes para la elegibilidad de tarjeta de crédito |
title_full_unstemmed |
Análisis de datos determinantes para la elegibilidad de tarjeta de crédito |
title_sort |
Análisis de datos determinantes para la elegibilidad de tarjeta de crédito |
dc.creator.fl_str_mv |
Bruges, Pedro |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Rosado, Herwin |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Bruges, Pedro |
dc.subject.none.fl_str_mv |
– Machine Learning Google Colab Optimizar |
topic |
– Machine Learning Google Colab Optimizar |
description |
Esta investigación presenta un análisis evaluativo realizado en Google Colab sobre una base de datos de una entidad financiera que estudia las diferentes características demográficas, laborales y socioeconómicas de cada individuo presente en dicha base. Para posteriormente determinar si puede ser elegido en la tarjeta de crédito que ofrece la entidad. A raíz de esto, se plantea modelos de clasificación de Machine Learning para predecir la elegibilidad, factores claves, mejorar decisiones y evaluar desempeño. Todo esto con la intención de optimizar el proceso de elección. |
publishDate |
2024 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-08-05T20:20:44Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-08-05T20:20:44Z |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2024 |
dc.date.submitted.none.fl_str_mv |
2024 |
dc.type.none.fl_str_mv |
bachelorThesis |
dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/21778 |
url |
https://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/21778 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.none.fl_str_mv |
Acceso Abierto |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.cc.none.fl_str_mv |
Acceso Abierto |
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv |
atribucionnocomercialsinderivar |
rights_invalid_str_mv |
Acceso Abierto atribucionnocomercialsinderivar http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
text |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad del Magdalena |
dc.publisher.department.none.fl_str_mv |
Facultad de Ciencias Empresariales y Económicas |
dc.publisher.program.none.fl_str_mv |
Administración de Empresas |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad del Magdalena |
institution |
Universidad del Magdalena |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/a2cf6d8a-e22f-411e-b036-84f0fea85364/download https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/337feb95-cb9a-4fc2-8941-5ffea78396fa/download https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/2f1edc67-953e-4286-8423-bcc0ee593470/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
51f83a59b3669691896789d4fb6e832f 556caf738b72b14f4f782a7c2651f411 03de826a7ba30b30f95ba9233c6ed790 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional UniMagdalena |
repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@unimagdalena.edu.co |
_version_ |
1814127093006467072 |
spelling |
Rosado, HerwinBruges, PedroAdministrador de Empresas2024-08-05T20:20:44Z2024-08-05T20:20:44Z20242024Esta investigación presenta un análisis evaluativo realizado en Google Colab sobre una base de datos de una entidad financiera que estudia las diferentes características demográficas, laborales y socioeconómicas de cada individuo presente en dicha base. Para posteriormente determinar si puede ser elegido en la tarjeta de crédito que ofrece la entidad. A raíz de esto, se plantea modelos de clasificación de Machine Learning para predecir la elegibilidad, factores claves, mejorar decisiones y evaluar desempeño. Todo esto con la intención de optimizar el proceso de elección.Submitted by PEDRO LUIS BRUGES FRAGOZO (pedrobrugeslf@unimagdalena.edu.co) on 2024-07-26T18:29:05Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 2 Articulo cientifico Pedro Bruges.pdf: 391995 bytes, checksum: 51f83a59b3669691896789d4fb6e832f (MD5) BI_F12_Formato_Licencia_Publicacion_Trabajos_Grado.pdf: 586969 bytes, checksum: 556caf738b72b14f4f782a7c2651f411 (MD5)Step: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Programa Administración de Empresas(admonempresas@unimagdalena.edu.co) on 2024-08-05T16:02:33Z (GMT)Step: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Mirlis Marina Bravo Zabaleta(mbravo@unimagdalena.edu.co) on 2024-08-05T20:20:44Z (GMT)Made available in DSpace on 2024-08-05T20:20:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Articulo cientifico Pedro Bruges.pdf: 391995 bytes, checksum: 51f83a59b3669691896789d4fb6e832f (MD5) BI_F12_Formato_Licencia_Publicacion_Trabajos_Grado.pdf: 586969 bytes, checksum: 556caf738b72b14f4f782a7c2651f411 (MD5) Previous issue date: 2024texthttps://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/21778Universidad del MagdalenaFacultad de Ciencias Empresariales y EconómicasAdministración de EmpresasAcceso Abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccessAcceso Abiertoatribucionnocomercialsinderivarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2– Machine LearningGoogle ColabOptimizarAnálisis de datos determinantes para la elegibilidad de tarjeta de créditobachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspaORIGINALArticulo cientifico Pedro Bruges.pdfArticulo cientifico Pedro Bruges.pdfapplication/pdf391995https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/a2cf6d8a-e22f-411e-b036-84f0fea85364/download51f83a59b3669691896789d4fb6e832fMD51BI_F12_Formato_Licencia_Publicacion_Trabajos_Grado.pdfBI_F12_Formato_Licencia_Publicacion_Trabajos_Grado.pdfRestringidoapplication/pdf586969https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/337feb95-cb9a-4fc2-8941-5ffea78396fa/download556caf738b72b14f4f782a7c2651f411MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82484https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/2f1edc67-953e-4286-8423-bcc0ee593470/download03de826a7ba30b30f95ba9233c6ed790MD53123456789/21778oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/217782024-10-02 21:05:21.093https://repositorio.unimagdalena.edu.coRepositorio Institucional UniMagdalenarepositorio@unimagdalena.edu.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 |