1. Repositorio Digital USFQ
  2. TESIS COLEGIO DE PREGRADO
  3. COLEGIO DE CIENCIAS E INGENIERÍAS (POLI)
  4. Tesis - Ingeniería Industrial
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11788
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBaldeón, María Gabriela, dir.-
dc.contributor.authorCalero Pérez, Martín Fernando-
dc.date.accessioned2023-09-25T17:05:03Z-
dc.date.available2023-09-25T17:05:03Z-
dc.date.issued2022-05-17-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero Industrial), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2022es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11788-
dc.descriptionDebt 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...es_ES
dc.description.abstractEl 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...es_ES
dc.format.extent31 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Investigaciones - Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subjectFinanzas - Innovaciones tecnológicases_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.titleAplicación de Machine Learning a través de la metodología CRISP-DM para la predicción de pago por acuerdo en una empresa de cobro de deudases_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería Industrial

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
202430.pdfTexto completo723.92 kBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons