Trabajos de investigación EP Estadística

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    Aplicación del algoritmo kmeans para la segmentación de clientes de una empresa que brinda servicios como operador comercial en Lima durante el 2024
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Morales Rengifo, Marjorie Suzanne; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
    El presente trabajo se centra en la segmentación de clientes mediante el uso del algoritmo kmeans, con el objetivo de comprender los distintos perfiles dentro del maestro de clientes y mejorar la gestión de las estrategias de marketing para que aborden de manera más eficiente las necesidades y comportamientos de los clientes. Este trabajo es de enfoque cuantitativo del tipo descriptivo y el diseño de la investigación es no experimental y de tipo transversal. Se realizó en varias etapas, comenzando con la recopilación y preparación de datos, seguida de la aplicación del algoritmo K-means que nos permite identificar patrones y agrupar a los clientes en segmentos homogéneos según sus comportamientos y características mediante un análisis detallado y la validación de los grupos obtenidos, se lograron identificar seis segmentos distintos. La segmentación de clientes mediante el método k-means determinó la formación de 3 clústers, se empleó los indicadores Silueta y Davies Bouldin que nos ayudaron a validar la cantidad de clústers obtenidos mediante el método del codo, el clúster 1 que representa el 64% de la cartera de clientes que se caracterizan por tener menor frecuencia de compra promedio y realizan compra con montos mayores, mientras que el clústers 2 está formado por el 28% de la cartera de clientes, estos clientes registran compra promedio de 84 soles, tienen en promedio 20 transacciones y por último el clústers 3 tiene el 8% de la cartera de clientes formado por los clientes con mayor frecuencia de compra, sin embargo, su compra promedio son montos menores.
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    Comparación de modelos perceptrón multicapa y función de base radial para la clasificación de clientes de alto valor de una entidad financiera
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2017) Moreno Zapata, Carla Natalí
    Compara dos métodos de redes neuronales: perceptrón multicapa y función de base radial para la clasificación de los clientes más rentables de una entidad financiera que permita la gestión del riesgo crediticio como apoyo a la toma de decisiones. La comparación se realizó en base al poder de predicción y clasificación de los modelos, siendo el perceptrón multicapa el mejor método por tener mayor poder de predicción y clasificación. Para el análisis se utilizó una base de datos de una entidad financiera. Desarrolla una investigación aplicada, de diseño no experimental de corte transversal. Los datos utilizados son clientes de la entidad financiera que desembolsaron créditos de julio a octubre del 2014.
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    Segmentación de clientes de Corporación Lindley de la región Lima mediante el análisis cluster bietápico en octubre de 2016
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2016) Manrique Pachas, Cesar Pedro; Navarro Huamaní, Luis Alberto
    Describe el método del análisis cluster bietápico y su aplicación para segmentar la cartera de clientes de Corporación Lindley de la región Lima en octubre de 2016. El método de análisis cluster bietápico es una herramienta de exploración diseñada para descubrir las agrupaciones naturales (o conglomerados) de un conjunto de datos. Este método combina los métodos jerárquicos y no jerárquicos (o de partición) permitiendo analizar a la vez variables de distinto tipo (categóricas y continuas) y puede ser utilizado en bases de datos grandes.
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    Técnica de segmentación jerárquica Chaid de clientes para otorgamiento de créditos financieros
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2016) Herrera Conislla, Diana Marisol
    Desarrolla la técnica de segmentación jerárquica CHAID para determinar la clasificación y predicción en la evaluación del futuro cliente para disminuir los riesgos de morosidad. Para su aplicación, se estudia la clasificación según riesgo crediticio de clientes de una financiera de crédito que trabaja con miembros de la fuerza aérea del Perú. Este tipo de clientes tiene ciertas particularidades que los diferencia de otros ya que se trata de una población con ingresos fijos mediante planilla y con posibilidades de evaluación crediticia real, a pesar de ello, se observa como problema, la presencia de clientes morosos.