MODELO DE ÁRBOLES DE CLASIFICACIÓN PARA LA IDENTIFICACIÓN DEL PERFIL DEL ALUMNO SEGÚN EL RIESGO CREDITICIO EN LA UNIVERSIDAD PERUANA UNIÓN
Palabras clave:
Árboles de clasificación, riesgo crediticioResumen
El presente trabajo tiene como objetivo la construcción de un modelo de árboles de clasificación para la identificación del perfil de los niveles del alumno con alto y bajo riesgo crediticio en la Universidad Peruana Unión. Para ello se utilizó la herramienta de Business Intelligence SQL Analysis Services 2008 del SQL Server y el SPSS 15.0, tanto para la construcción del modelo, como para la validación de éste respectivamente. El centro de aplicación fue el área financiera de la Universidad Peruana Unión.
La metodología utilizada fue el CRISP-DM que es una metodología para proyectos de minería de datos.
El modelo ha identificado los perfiles de los alumnos según el riesgo crediticio que éste tenga con las siguientes fases: Comprensión del negocio, análisis de los datos, preparación de los datos, modelamiento, evaluación e implantación.
Descargas
Archivos adicionales
Publicado
Número
Sección
Licencia
Política propuesta para revistas de acceso abierto
Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
- Los autores/as conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo registrado con la licencia de atribución de Creative Commons, que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista.
- Los autores/as pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as a publicar su trabajo en Internet (por ejemplo en páginas institucionales o personales) antes y durante el proceso de revisión y publicación, ya que puede conducir a intercambios productivos y a una mayor y más rápida difusión del trabajo publicado (vea The Effect of Open Access)
