Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10495/44479
Título : Segmentación de clientes residentes en el exterior para la adquisición de vivienda en Colombia: Un enfoque de machine learning en créditos hipotecarios. Proyecto de investigación
Autor : Bernal Ospina, Yuri Patricia
Jimenez Guerra, Juan David
metadata.dc.contributor.advisor: Ortiz Garcia, Ronald Akerman
metadata.dc.subject.*: Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Machine learning
Préstamos hipotecarios
Mortgage loans
Segmentación del mercado
Market segmentation
Fecha de publicación : 2024
Resumen : RESUMEN : Esta tesis propone el uso de técnicas de clustering para la segmentación de clientes de una empresa dedicada a otorgar créditos de vivienda a ciudadanos residentes en el exterior. Para ello, se plantea la aplicación de técnicas de reducción de dimensionalidad, como UMAP, y la utilización de diversos algoritmos de clustering, enfocados tanto en variables numéricas como en variables mixtas (numéricas y categóricas). El objetivo del estudio es segmentar a los clientes para identificar las características distintivas de cada grupo, generando información valiosa que pueda ser utilizada en el diseño de estrategias de marketing efectivas y personalizadas. Se llevará a cabo la comparación de los resultados obtenidos con los distintos métodos, con el fin de seleccionar el modelo más adecuado según las características del negocio y los datos disponibles.
Aparece en las colecciones: Especializaciones de la Facultad de Ingeniería

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
BernalYuri_JimenezJuan_2024_SegmentaciónClientesVivienda.pdf
  Until 2026-10-01
1.42 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir  Request a copy


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.