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http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/15812
Título : | Predicción de clientes potenciales utilizando K vecino más cercano en el área de negocios de la Cooperativa Riobamba. |
Autor : | Narváez Vilema, Miryan Estela Moyano Arias, Raquel Johanna Palacios Campana, Diego Bernardo Izurieta Guamán, Geovanny Augusto |
Palabras claves : | CLIENTES POTENCIALES;CRÉDITOS;DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO EN BASE DE DATOS;K VECINOS MÁS CERCANOS;MINERÍA DE DATOS;KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES (KDD);K NEAREST NEIGHBORS (KNN);POTENTIAL CLIENTS;CREDITS;DATA MINING |
Fecha de publicación : | 5-oct-2021 |
Editorial : | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
Abstract : | K-Nearest Neighbor (KNN) is one of the algorithms that allows real-time diagnosis and supports decision-making. For this research, the basis of data from the business area of the Cooperativa de Ahorro y Crédito Riobamba Ltda., a database that stores a large amount of customer information. These data were used to select relevant information while maintaining and respecting client confidentiality. The main objective of the project is to predict potential clients applying the KNN algorithm. The results show that the KNN algorithm is adequate to predict potential clients according to their demographic and economic background and internal factors of the Cooperativa Riobamba Ltda., resulting in a useful resource for the institution in making decisions about future credit offers. . The importance of taking advantage of the information handled in each institution is highlighted, and even more so if it is within the financial sector, because both the clients and the institution benefit. The first because they would have more options credit and financial institutions because they could increase their client portfolio and improve their service. |
Resumen : | K vecino más cercano (KNN) es uno de los algoritmos que permite el diagnóstico en tiempo real y apoya la toma de decisiones. Para esta investigación, se consideró la base de datos del área de negocio de la Cooperativa de Ahorro y Crédito Riobamba Ltda., un banco de datos que almacena una gran cantidad de información de los clientes. Estos datos se utilizaron para seleccionar información relevante manteniendo y respetando la confidencialidad de los clientes. El objetivo principal del proyecto es predecir clientes potenciales aplicando el algoritmo KNN. Los resultados demuestran que el algoritmo KNN es adecuado para predecir clientes potenciales de acuerdo a sus antecedentes demográficos, económicos y factores internos de la Cooperativa Riobamba Ltda., Resultando esto, un recurso útil para la institución en la toma de decisiones sobre futuras ofertas de crédito. Se destaca la importancia de aprovechar la información que se maneja en cada institución y más si es dentro del sector financiero porque tanto los clientes como la institución se benefician. Lo primero porque tendrían más opciones de crédito y las instituciones financieras porque podrían incrementar su cartera de clientes y mejorar su servicio. |
URI : | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/15812 |
Aparece en las colecciones: | 2022 Vol. 4 (enero - junio) |
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