MODELO DE ÁRBOLES DE DESICIÓN PARA PRONOSTICAR LA MOROSIDAD DE LOS ALUMNO DE LA UNIVERSIDAD PERUANA UNIÓN.

La presente investigación tiene por objetivo determinar un Modelo de Árboles de decisión que permite el pronóstico de las características de morosidad de los alumnos de la Universidad Peruana Unión. La metodología utilizada es CRISP-DM, creada por especialistas para proyectos de minería de datos. Al...

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Publicado en:Revista de Investigación Business Intelligence
Autores principales: Vargas Guevara, Hovanna Evelyhn, Ccapa, Lesly, Palza Vargas, Edgardo, Mamani Apaza, Guillermo
Formato: Artículo de revista
Lenguaje:español
Publicado: Revista de Investigación Business Intelligence 2016
Materias:
Árboles de clasificación
riesgo crediticio.
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spelling oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/9162018-05-24T15:03:20Z MODELO DE ÁRBOLES DE DESICIÓN PARA PRONOSTICAR LA MOROSIDAD DE LOS ALUMNO DE LA UNIVERSIDAD PERUANA UNIÓN. Vargas Guevara, Hovanna Evelyhn Ccapa, Lesly Palza Vargas, Edgardo Mamani Apaza, Guillermo Árboles de clasificación riesgo crediticio. La presente investigación tiene por objetivo determinar un Modelo de Árboles de decisión que permite el pronóstico de las características de morosidad de los alumnos de la Universidad Peruana Unión. La metodología utilizada es CRISP-DM, creada por especialistas para proyectos de minería de datos. Al aplicar el modelo de árboles de decisión se logró identificar las características de un alumno moroso; distribuidas en cinco variables predominantes: Ayuda Institucional, Ingreso de los padres, Monto de Crédito, Tarjetas de crédito y la Situación laboral del padre. Revista de Investigación Business Intelligence 2016-02-23 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares application/pdf inode/x-empty https://revistas.upeu.edu.pe/ri_bi/article/view/916 Revista de Investigación Business Intelligence; Vol. 1 Núm. 1 (2011): Revista de Investigación Business Intelligence 2415-0258 spa https://revistas.upeu.edu.pe/ri_bi/article/view/916/884 https://revistas.upeu.edu.pe/ri_bi/article/view/916/1426 Derechos de autor 2016 Revista de Investigación Business Intelligence
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