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...

Full description

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_ 1812380946958123008
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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