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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11788| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Aplicación de Machine Learning a través de la metodología CRISP-DM para la predicción de pago por acuerdo en una empresa de cobro de deudas |
| Autor : | Calero Pérez, Martín Fernando |
| Director de Tesis : | Baldeón, María Gabriela, dir. |
| Descriptores : | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Investigaciones - Tesis y disertaciones académicas;Finanzas - Innovaciones tecnológicas |
| Fecha de publicación : | 17-may-2022 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniero Industrial), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2022 |
| Páginas : | 31 p. |
| Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
| Resumen : | El cobro de deudas de una agencia de cobro de deudas (DCA) se ha vuelto más difícil debido a la pandemia. No obstante, en el último año la población se ha endeudado más, mientras que ha habido una disminución en la morosidad. Esto ha creado una oportunidad para que las DCA establezcan estrategias para mejorar el proceso de cobro de deudas... |
| Descripción : | Debt collection from a debt collection agency (DCA) has become more difficult due to the pandemic. Nevertheless, in the last year the population has incurred in more debts, while there has been a decrease in default loans. This has created an opportunity for DCAs to stablish strategies to improve the debt collection process... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11788 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería Industrial |
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