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    Predicción de la deserción de clientes en empresas de telecomunicaciones mediante un modelo de regresión logística

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    ltarizac.pdf (617.9Kb)
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    Date
    2025-09-29
    Author
    Ariza Cabrejo, Leidy Tamara
    Advisor
    Mejía Manzano, Julio Eduardo

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Predicción de la deserción de clientes en empresas de telecomunicaciones mediante un modelo de regresión logística AU - Ariza Cabrejo, Leidy Tamara Y1 - 2025-09-29 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82472 AB - En la industria de telecomunicaciones la cantidad de clientes genera diariamente datos masivos, por tanto, resulta más viable retener los clientes actuales ya que una base de datos nueva implica altos costos, por ese motivo, se propone implementar un modelo predictivo de regresión logística para anticipar la deserción de clientes en estas empresas. Se realizará una clasificación de variables que ayudarán a determinar los factores que más influyen en la deserción y probabilidad de churn de cada usuario tales como variables sociodemográficas, patrones de consumo y datos de facturación. Los resultados permitirán a las empresas diseñar estrategias de retención más efectivas, reducir los costos asociados a la pérdida de clientes y fortalecer su competitividad en el mercado. ER - @misc{10596_82472, author = {Ariza Cabrejo Leidy Tamara}, title = {Predicción de la deserción de clientes en empresas de telecomunicaciones mediante un modelo de regresión logística}, year = {2025-09-29}, abstract = {En la industria de telecomunicaciones la cantidad de clientes genera diariamente datos masivos, por tanto, resulta más viable retener los clientes actuales ya que una base de datos nueva implica altos costos, por ese motivo, se propone implementar un modelo predictivo de regresión logística para anticipar la deserción de clientes en estas empresas. Se realizará una clasificación de variables que ayudarán a determinar los factores que más influyen en la deserción y probabilidad de churn de cada usuario tales como variables sociodemográficas, patrones de consumo y datos de facturación. Los resultados permitirán a las empresas diseñar estrategias de retención más efectivas, reducir los costos asociados a la pérdida de clientes y fortalecer su competitividad en el mercado.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82472} }RT Generic T1 Predicción de la deserción de clientes en empresas de telecomunicaciones mediante un modelo de regresión logística A1 Ariza Cabrejo, Leidy Tamara YR 2025-09-29 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82472 AB En la industria de telecomunicaciones la cantidad de clientes genera diariamente datos masivos, por tanto, resulta más viable retener los clientes actuales ya que una base de datos nueva implica altos costos, por ese motivo, se propone implementar un modelo predictivo de regresión logística para anticipar la deserción de clientes en estas empresas. Se realizará una clasificación de variables que ayudarán a determinar los factores que más influyen en la deserción y probabilidad de churn de cada usuario tales como variables sociodemográficas, patrones de consumo y datos de facturación. Los resultados permitirán a las empresas diseñar estrategias de retención más efectivas, reducir los costos asociados a la pérdida de clientes y fortalecer su competitividad en el mercado. OL Spanish (121)
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    Keywords
    Telecomunicación Google Scholar
    Retención Google Scholar
    Análisis de datos Google Scholar
    Datos estadísticos Google Scholar
    Análisis de regresión Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_josé_acevedo_y_gómez
    Metadata
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    PDF Document
    Description of the content
    En la industria de telecomunicaciones la cantidad de clientes genera diariamente datos masivos, por tanto, resulta más viable retener los clientes actuales ya que una base de datos nueva implica altos costos, por ese motivo, se propone implementar un modelo predictivo de regresión logística para anticipar la deserción de clientes en estas empresas. Se realizará una clasificación de variables que ayudarán a determinar los factores que más influyen en la deserción y probabilidad de churn de cada usuario tales como variables sociodemográficas, patrones de consumo y datos de facturación. Los resultados permitirán a las empresas diseñar estrategias de retención más efectivas, reducir los costos asociados a la pérdida de clientes y fortalecer su competitividad en el mercado.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Estadística
    Ciencia datos
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82472
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [294]
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