Clasificación de clientes y predicción de deserciones usando algoritmos K-means y regresión logística

dc.contributor.advisorCalderón Serrano, Jorge Alfredo
dc.contributor.authorTorres Flores, Raúl Alejandro
dc.date.accessioned26/11/2023 10:43
dc.date.available26/11/2023 10:43
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEl análisis de la deserción de clientes se ha vuelto un desafío común en muchas organizaciones, dado que comprender a fondo las razones detrás de la pérdida de clientes resulta crucial para el éxito y la continuidad de cualquier empresa. En este contexto, este trabajo propone el uso de dos enfoques complementarios: el algoritmo no supervisado K-Means y el algoritmo supervisado Regresión Logística. Por un lado, el algoritmo K-Means permite explorar datos no etiquetados en busca de patrones y segmentos ocultos que puedan revelar información valiosa sobre la deserción de clientes. Por otro lado, la Regresión Logística se emplea para construir modelos que predigan la probabilidad de que un cliente abandone su servicio, basándose en variables relevantes del negocio. La combinación de estos enfoques de análisis brinda una comprensión más profunda y precisa del comportamiento de los clientes, lo cual resulta fundamental para que las empresas puedan adaptar estrategias efectivas de retención y fidelización permitiéndoles tomar decisiones informadas y proactivas, implementando acciones que reduzcan la pérdida de clientes y aumenten la satisfacción y lealtad.
dc.id.advisor1708601529
dc.id.author1719440743
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/32481
dc.language.isoen
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subjectAlgoritmos computacionales
dc.subjectMinería de datos
dc.subjectAnálisis de regresión
dc.titleClasificación de clientes y predicción de deserciones usando algoritmos K-means y regresión logística
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