Modelo de minería de datos para la identificación de patrones que influyen en la mora de la cooperativa de ahorro y crédito san josé s.j.
- 240 páginas ; 23 cm.
Tesis
1.Introduccion. --2.Planteamiento de la propuesta de Trabajo. --3. Marco Teorico. --4. Metodologia. --5. Resultados. --6. Conclusiones y Recomensaciones.
Disponible en el Repositorio Digital
El objetivo de esta investigacion es la implementacion de la metodologia CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) y modelos de cluster, arboles de decisiones, redes neuronales (Perez & Santin, 2008), para analizar los patrones que influyen en la morosidad de los socios antes de poder aprobar la solicitud de credito en la Cooperativa de Ahorro y Credito ”San Jose S.J.” de la ciudad de Cuenca que cuenta con su matriz en la parroquia El Valle con 5000 socios y mas de 6000 creditos otorgados que la convierte en una excelente alternativa para el ahorro y credito dentro del sistema financiero de la ciudad. Por lo que se plantea la solucion con la implementacion de la metodologia CRISP-DM y la ayuda de la plataforma de inteligencia de negocios “Talend” como herramienta de transformacion de datos ETL (Extract, Transform and Load) que permite predecir, detectar patrones, obtener informes adecuados y cuadros estadisticos para efectuar la toma de decisiones de manera oportuna y confiable al momento de otorgar el credito.