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https://repositorio.ecotec.edu.ec/handle/123456789/1478
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Jimenez Galan, Nancy Angelica | - |
dc.date.accessioned | 2025-01-10T21:06:26Z | - |
dc.date.available | 2025-01-10T21:06:26Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.citation | Jimenez Galan, Nancy Angelica. (2024). Desarrollo de un modelo predictivo basado en minería de datos para anticipar el crecimiento de la cartera de clientes en una empresa proveedora de servicios de firma electrónica. ECOTEC | es_ES |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ecotec.edu.ec/handle/123456789/1478 | - |
dc.description | La toma de decisiones basada en datos se ha consolidado como un factor crucial para el éxito y sostenibilidad de las organizaciones en un mundo globalizado y digitalizado. Las empresas que logran anticiparse a las necesidades y comportamientos de sus clientes pueden diseñar estrategias más efectivas, mejorando su competitividad y alcanzando un crecimiento sostenido. Según Smith (2021), "La minería de datos, junto con el uso de técnicas estadísticas, facilita la conversión de vastos volúmenes de información en insights valiosos" | es_ES |
dc.description.abstract | Este proyecto tiene como propósito desarrollar un modelo predictivo que permita anticipar la renovación o deserción de clientes en la cartera de una empresa proveedora de servicios de firma electrónica. Como caso de estudio, se utilizó Security Data, especializada en la emisión de certificados digitales y soluciones tecnológicas para firmas electrónicas. Esta investigación busca optimizar la retención de clientes en un mercado competitivo y cumplir con la Ley Orgánica de Protección de Datos Personales en Ecuador. Se adoptó la metodología CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), que estructuró el análisis en fases como la comprensión del negocio, generación de datos, modelado y evaluación. Debido a restricciones legales, se generó un dataset sintético con 22,401 observaciones, diseñado para representar posibles comportamientos reales de los clientes. El dataset incluyó variables como historial de renovaciones, fecha de caducidad del servicio, tipo de servicio, zona geográfica y frecuencia de compras, garantizando representatividad en los análisis. El modelo predictivo fue construido utilizando el algoritmo Random Forest, conocido por su eficacia en la clasificación. Las métricas de evaluación del modelo, como la precisión, el recall, el F1-score y el AUC, mostraron un desempeño satisfactorio al identificar patrones clave de deserción y renovación. Entre los hallazgos se destaca la relación entre la ubicación geográfica y la probabilidad de deserción, lo que permitió diseñar estrategias personalizadas de retención de clientes, como incentivos específicos para zonas con mayor riesgo de deserción y campañas enfocadas en fidelización. El impacto del modelo predictivo es significativo: proporciona a Security Data una herramienta basada en datos que permite anticipar comportamientos y tomar decisiones estratégicas en tiempo oportuno. Además, demuestra la utilidad de la minería de datos para resolver problemáticas empresariales reales y ofrece un enfoque replicable para empresas similares en el sector de firmas electrónicas. Este trabajo destaca la relevancia de los modelos predictivos en la mejora de la competitividad empresarial y en la gestión estratégica de la cartera de clientes. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.relation.ispartofseries | ING-TG;060 | - |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.subject | Firma electrónica | es_ES |
dc.subject | Minería de datos | es_ES |
dc.subject | Modelo predictivo | es_ES |
dc.subject | Random Forest | es_ES |
dc.subject | Retención de clientes | es_ES |
dc.subject | CRISP-DM | es_ES |
dc.subject | Dataset sintético | es_ES |
dc.subject | Caso de estudio | es_ES |
dc.title | Desarrollo de un modelo predictivo basado en minería de datos para anticipar el crecimiento de la cartera de clientes en una empresa proveedora de servicios de firma electrónica. | es_ES |
dc.type | bachelorThesis | es_ES |
Aparece en las colecciones: | Tecnología de la Información y la Comunicación |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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