[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125665-es":3,"doc-seo-125665-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},125665,549768064778,"Finn","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8",41,"Investigación e Informes","Aplicación de técnicas de Machine Learning para predecir el número de ventas de créditos en el sector bancario","El trabajo propone un modelo predictivo para el área de telemarketing de un banco con técnicas de machine learning, orientado a estimar el número de ventas de créditos. El objetivo es agilizar la toma de decisiones sobre estrategias de venta y mejorar la planificación de recursos, reduciendo el costo de comercialización. Se emplean aprendizaje supervisado con k-NN y SVM, evaluando precisión antes y después de normalización. La mejor predicción corresponde a SVM tras la normalización.","UNIVERSIDAD ESAN  \nFACULTAD DE INGENIERÍA  \nINGENIERÍA INDUSTRIAL Y COMERCIAL  \nAplicación de técnicas de Machine Learning para predecir el número de ventas de  \ncréditos en el sector bancario  \nTrabajo de Suficiencia Profesional presentado en satisfacción parcial de los requerimientos para obtener el título profesional de Ingeniero Industrial y Comercial  \nAUTORES  \nRodriguez Villanueva Alvaro André  \nSánchez Adauto Egor Leonardo  \nValverde Rojo Lisset Milena  \nASESOR  \nFabian Arteaga, Junior John  \nORCID Nº 0000-0001-9804-7795  \nMarzo, 2023  \nRESULTADOS DEL INFORME DE SIMILITUD  \nRESUMEN  \nUna de las principales fuentes de ingreso del sector bancario es el otorgamiento decréditos. La captación de clientes frente a este producto depende de montos y tasas de interés atractivas. Uno de los canales de venta de los créditos es el telemarketing el cual proactivamente ofrece préstamos. El presente trabajo propone al área de telemarketing de un banco la elaboración de un modelo predictivo con técnicas de machine learning que permita conocer el número de ventas de crédito que se realizarán con el fin de agilizar la toma de decisiones frente a estrategias de venta y mejorar la planificación de recursos para optimizar el costo de venta. Para la construcción del modelo se utilizaron técnicas de aprendizaje supervisado de clasificación k-NN y SVM. En la primera simulación setuvo niveles de precisión de 61.68% y 68.41% respectivamente. Dada la dispersión de los datos se realizó la normalización la cual arrojó niveles de precisión de 91.12% para k-NNy 93.85% para SVM siendo este último la mejor técnica de predicción. Como futuros pasos se propone la utilización de otras técnicas de machine learning que permitan una comparación de resultados de predicción con los modelos elaborados en este trabajo.  \nPALABRA CLAVE: Machine learning, Aprendizaje supervisado, Telemarketing, Créditos y Leads.  \nABSTRACT  \nOne of the main sources of income for the banking sector is the granting of loans. The attraction of customers to this product depends on attractive amounts and interest rates. One of the credit sales channels is telemarketing, which proactively offers loans. This paper proposes to the telemarketing area of a bank the development of a predictive model with machine learning techniques that allows to know the number of credit sales to be made in order to streamline decision making about sales strategies and improve resource planning to optimize the cost of sale. Supervised learning techniques of k-NN and SVM classification were used to build the model. The first simulation had accuracy levels of 61.68% and 68.41% respectively. Given the dispersion of the data, normalization was performed which yielded accuracy levels of 91.12% for k-NN and 93.85% for SVM, the latter being the best prediction technique. As future steps we propose the use of other machine learning techniques that allow a comparison of prediction results with the models developed in this work.  \nKEYWORDS: Machine learning, Supervised learning, Telemarketing, Credits and Leads.  \nÍNDICE DE CONTENIDO  \nINTRODUCCIÓN ............................................................................................................. 1  \nCAPÍTULO I: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA..................................................3  \n1.1 Descripción de la Realidad Problemática .......................................................... 3  \n1.2 Justificación de la Investigación ............................................................................. 6  \n1.2.1. Justificación Teórica ....................................................................................... 6  \n1.2.2. Justificación Práctica ....................................................................................... 6  \n1.2.3. Justificación Metodológica ............................................................................. 7  \n1.3 Delimitación de la investigación........................................................","cbCailFAEHsoxOqI","https://ap.wps.com/l/cbCailFAEHsoxOqI","pdf",4308243,4,1,89,"Spanish","es",110,"# Introducción\n# Capítulo I: Planteamiento del problema\n## Descripción de la Realidad Problemática\n## Justificación de la Investigación\n## Delimitación de la investigación\n# Capítulo II: Marco teórico\n## Antecedentes de la Investigación\n## Bases Teóricas\n## Método k-NN\n## Support vector machine (SVM)","[{\"question\":\"Cuál es el propósito del modelo predictivo en el trabajo?\",\"answer\":\"Permite conocer el número de ventas de créditos que se realizarán mediante técnicas de machine learning, para mejorar decisiones y planificación del área de telemarketing.\"},{\"question\":\"Qué técnicas de machine learning se utilizan para construir el modelo?\",\"answer\":\"Se usan técnicas 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