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 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.