Modelo predictivo para disminución de la tasa de portabilidades numérica a través de redes sociales
"El presente trabajo permite predecir los comentarios de los usuarios más propensos a realizar la portabilidad numérica en empresas de telefonía móvil. Para ello se utilizó como fuente de datos los Tuits de Movistar Argentina y con ellos se creó un modelo de predicción de SVM, con lo cual se ob...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Trabajo final de especialización |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2019
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I32-R138-123456789-16572022-12-07T15:24:33Z Modelo predictivo para disminución de la tasa de portabilidades numérica a través de redes sociales Hernández, Santiago Andrés Riccillo, Marcela REDES SOCIALES ANALISIS DE DATOS TELEFONO CELULAR PREDICCIONES "El presente trabajo permite predecir los comentarios de los usuarios más propensos a realizar la portabilidad numérica en empresas de telefonía móvil. Para ello se utilizó como fuente de datos los Tuits de Movistar Argentina y con ellos se creó un modelo de predicción de SVM, con lo cual se obtuvo un accuracy del 0.7965 para la primera variable y del 0.8021 para la segunda variable. En el mismo podremos identificar cual es la disconformidad de aquellos usuarios que tiene intención de cambiar de compañía. Esta información nos permitirá segmentar las campañas de retención de los clientes y poder cubrir las necesidades del mismo sin que lleguen a tomar esa decisión." Trabajo Final Ciencia de Datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2019 2019-07-17T16:11:39Z 2019-07-17T16:11:39Z 2019 Trabajo final de especialización http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/1657 es application/pdf |
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"El presente trabajo permite predecir los comentarios de los usuarios más propensos a realizar la portabilidad numérica en empresas de telefonía móvil. Para ello se utilizó como fuente de datos los Tuits de Movistar Argentina y con ellos se creó un modelo de predicción de SVM, con lo cual se obtuvo un accuracy del 0.7965 para la primera variable y del 0.8021 para la segunda variable. En el mismo podremos identificar cual es la disconformidad de aquellos usuarios que tiene intención de cambiar de compañía. Esta información nos permitirá segmentar las campañas de retención de los clientes y poder cubrir las necesidades del mismo sin que lleguen a tomar esa decisión." |
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