Detección de anomalías en el uso de una herramienta CRM mediante técnicas de aprendizaje no supervisado
Los CRM (Custumer Relationship Management) son herramientas corporativas que permiten la gestión del cliente, facilitando el seguimiento y control en las estrategias comerciales. Para que este tipo de tecnología funcione es importante un suministro de información transparente, acorde a los procesos...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Cantabria (UC) |
| Repositorio: | UCrea Repositorio Abierto de la Universidad de Cantabria |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:dnet:ucreareposit::3284d5b564d46bc72a9bde3af2fe07ec |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/10902/40289 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Análisis de datos Anomalías Inteligencia de negocio Big Data Custumer relationship management (CRM) Data analisis Anomalies Business intelligence |
| Resumo: | Los CRM (Custumer Relationship Management) son herramientas corporativas que permiten la gestión del cliente, facilitando el seguimiento y control en las estrategias comerciales. Para que este tipo de tecnología funcione es importante un suministro de información transparente, acorde a los procesos realizados y a las interacciones reales con el cliente; por lo cual, es importante llevar un control y seguimiento de los datos en este tipo de procesos. Por esta razón, en el presente trabajo se realizó un análisis de anomalías en el uso de este tipo de herramienta en una entidad financiara, aplicando un proceso de Data Science que permitió la exploración de los datos, la identificación de patrones o comportamientos inusuales. Este proceso se basó en una preparación de datos, exploración descriptiva, análisis de clusters con K-Means y un modelo preliminar de anomalías utilizando HDBSCAN, para la identificación de características de los casos anómalos. |
|---|