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Fabian Arteaga, Junior Jhon
Bernachea Collazos, Carla Benedicta
Chilet Paisig, Edward
Guzmán Fernández, Paola
Inche Contreras, Victor Hugo
Leon Munive, Johana Mayra
Perú
2022-02-17T20:42:18Z
2022-02-17T20:42:18Z
2021
https://hdl.handle.net/20.500.12640/2929
Según datos del Banco Mundial, la industria de las telecomunicaciones enfrenta cada año a una fuga de clientes que bordea el 30%. Estudios recientes han mostrado que tanto atributos cuantitativos: cantidad de minutos, mensajes, etc.; así como los cualitativos: edad, sexo, tipo de dispositivo tienen influencia en la fuga de clientes. En base a la literatura encontrada se definieron dos tipos de variables: demográficas y del comportamiento del consumidor las cuales son útiles para realizar la predicción de permanencia del cliente. Es por eso que haciendo uso de la técnica de regresión logística, se busca predecir la probabilidad de fuga de los clientes (Churn) de la empresa Bitel. Se realizó un exhaustivo trabajo de preprocesamiento y se llegó a entrenar un modelo de regresión logística con un accuracy score de 88% (es_ES)
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Universidad ESAN (es_ES)
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Técnica de Machine Learning para el cálculo de la probabilidad de fuga de los clientes de la empresa Bitel (es_ES)
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Universidad ESAN. Facultad de Ingeniería (es_ES)
Ingeniería Industrial y Comercial (es_ES)
Ingeniero Industrial y Comercial (es_ES)
PE (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_ES)
44749148
https://orcid.org/0000-0001-9804-7795 (es_ES)
71337914
73626301
42216128
46475692
74736566
722056 (es_ES)
Chávez Rojas, Mónica
Lizarzaburu Bolaños, Edmundo
https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional (es_ES)
Privada asociativa



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