(PUCE - Quito, 2023) Espinoza Vega, Ángel Andrés; Roa Marín, Henry Nelson
Los modelos de predicción son importantes porque permiten a las empresas y organizaciones tomar decisiones informadas basadas en datos y mejorar su eficiencia y efectividad, por ello el presente trabajo se centra en desarrollar un modelo predictivo que permita determinar la alta probabilidad de abandono de los clientes en una empresa de retail farmacéutico, brindando apoyo al área de mercadeo. Se aplicó la metodología CRISP-DM y se utilizó Python como herramienta de ciencia de datos. Como algoritmo para la predicción, se evaluaron tres modelos de clasificación: Red neuronal, Árboles de decisión y Regresión logística, con el fin de determinar el modelo más adecuado el cual resultó la Red Neuronal con un Accuracy de 0.99.
(PUCE - Quito, 2023) Romero Espinosa, Francisco Javier; Arévalo Bermeo, Germán Vicente
La simulación de estándar IEEE 802.3ca permitirá obtener datos para que las operadoras de red puedan brindar servicios de banda ancha más rápidos y confiables a través de redes de fibra óptica, satisfaciendo las crecientes demandas de aplicaciones y servicios modernos.En el presente trabajo de titulación, se presenta los resultados obtenidos de una simulación para el nuevo estándar de redes de área local IEEE802.3ca. La simulación se lo realiza sobre una red pasiva óptica PON y se maneja escenarios para aplicar el algoritmo OTS diseñado por el PHD. Germán Arévalo, en el cual, se calcula los costos del despliegue de las redes de un área con una gran cantidad de usuarios residenciales y corporativos que demandan diferentes velocidades de transmisión. En la simulación del enlace, la conexión se realizará en el software OptiSystem, el cual permite evaluar los parámetros de calidad y atenuación de los medios ópticos, así como también la factibilidad de transmisión por medio del diagrama de ojo, considerando los parámetros de configuración de entre la atenuación y BER.
