Modelo logístico con datos funcionales aplicado al churn en un operador móvil
En el presente documento se pretende ilustrar el uso de datos funcionales multivariados con el análisis descriptivo, la implementación cluster jerárquicos y el modelo logístico funcional múltiple aplicado a la predicción de Churn de una compañía de telecomunicaciones. Los datos que se utilizaron par...
- Autores:
-
Vargas Patiño, Maria Fernanda
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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Churn
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En el presente documento se pretende ilustrar el uso de datos funcionales multivariados con el análisis descriptivo, la implementación cluster jerárquicos y el modelo logístico funcional múltiple aplicado a la predicción de Churn de una compañía de telecomunicaciones. Los datos que se utilizaron para el desarrollo del trabajo son reales, tienen un hist´orico de 12 semanas y contemplan la información por usuario de antigüedad en la compañía, días de inactividad, uso de datos, uso de voz, recargas y la variable estado que indica si el usuario se encuentra activo o en estado churn. |
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Pineda Ríos, Wilmer DaríoVargas Patiño, Maria Fernandahttps://orcid.org/0000-0001-7774-951Xhttps://scholar.google.es/citations?user=5KmOl5oAAAAJ&hl=eshttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=00014541992020-01-22T18:38:14Z2020-01-22T18:38:14ZPineda, W. D. (2019). Modelo logístico con datos funcionales aplicado al churn en un operador móvil (Trabajo de pregrado). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombiahttp://hdl.handle.net/11634/21052reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEn el presente documento se pretende ilustrar el uso de datos funcionales multivariados con el análisis descriptivo, la implementación cluster jerárquicos y el modelo logístico funcional múltiple aplicado a la predicción de Churn de una compañía de telecomunicaciones. Los datos que se utilizaron para el desarrollo del trabajo son reales, tienen un hist´orico de 12 semanas y contemplan la información por usuario de antigüedad en la compañía, días de inactividad, uso de datos, uso de voz, recargas y la variable estado que indica si el usuario se encuentra activo o en estado churn.This document is intended to illustrate the use of multivariate functional data with descriptive analysis, hierarchical cluster implementation and the multiple functional logistic model applied to the Churn prediction of a telecommunications company. The data that were used for the development of the work are real, have a history of 12 weeks and contemplate the information per user of seniority in the company, days of inactivity, data use, voice use, recharges and the state variable that indicates if the user is active or in churn state.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo logístico con datos funcionales aplicado al churn en un operador móvilClusterFunctional Logistic ModelChurnCommunications TechnologyCell phoneTelecommunicationsTecnología de las comunicacionesTelefonía celularTelecomunicacionesCluster JerarquicosModelo Logistico FuncionalChurnTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáBande, M. F. (2008). A PRESENT OVERVIEW ON FUNCTIONAL DATA ANALYSIS. Universidad de Santiago de Compostela, 6.Ferraty, F., Vieu, P. (2006). Nonparametric Functional Data Analysis. STAPH.Franke, R. (s.f.). Smooth Interpolation of Scattered Data by Local Thin Plate Splines. Gran Bretaña: Computer and Mathematics with Applications.Ramsay, J., Silverman, B. (. (2005). Functional Data Analysis. Springer.Ramsay, J., Hooker, G., Graves, S. (2009). Functional Data Analysis with R and MATLAB. London: Springer.TIC. (2001). El sector de las telecomunicaciones. Bogotá: CRT.Bande, M. (s.f.). Functional Data Analysis. Articulos de Estadística., M. S. (2011). Predicción de picos de ponen mediante regresión logística funcional. Universidad de Granada.Ramireza, A., Garatejo, O., Pineda, W. (s.f.). Análisis multivariado de datos funcionales aplicado a curvas de encefalogramas. Repositorio USTA.Venegas, G. (2017). Método de Cluster Jerárquicos para Datos Funcionales Multivariados: Una Aplicación en Mercadeo. Repositorio USTA.Comisión de regulación de telecomunicaciones. (1998). El sector de las telecomunicaciones en Colombia 1998-2001. 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