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Machine learning para mejorar el proceso de prestación bancaria en una entidad financiera
dc.contributor.advisor | Chumpe Agesto, Juan Brues Lee | |
dc.contributor.advisor | Flores Chacón, Erick Giovanny | |
dc.contributor.author | Cano Chuqui, Jorge | |
dc.date.accessioned | 2023-02-21T21:27:16Z | |
dc.date.available | 2023-02-21T21:27:16Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/107126 | |
dc.description.abstract | El objetivo de la presente investigación fue mejorar el proceso de prestación bancaria en una entidad financiera implementando Machine Learning. La investigación corresponde al enfoque cuantitativo de tipo aplicada y de diseño preexperimental, la muestra fue de 30 procesos, el instrumento fue una ficha de observación que recopiló datos como tiempo de espera, costo de personal, satisfacción de cliente y eficiencia de evaluación. Para determinar la normalidad de los datos se aplicó la prueba de Anderson Darling determinándose que son paramétricos el tiempo de espera, costo de personal y eficiencia de evaluación, y no paramétricos la satisfacción del cliente, y con esto se puedo aplicar las pruebas T de Student y U de Mann Whitney para la validación de las hipótesis. Habiéndose obtenido el p valor de 0.000 en el tiempo de espera, costo de personal y eficiencia de evaluación mediante la prueba T de Student, así como haber alcanzado el p valor de 0.001 en la satisfacción del cliente a través de la prueba U de Mann Whitney, se evidencia la mejora del 100% de los indicadores propuestos con lo que se logró el objetivo de la investigación. Se recomienda otras investigaciones con diseño longitudinal. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Algoritmos | es_PE |
dc.subject | Seguridad informática | es_PE |
dc.subject | Entidades financieras | es_PE |
dc.title | Machine learning para mejorar el proceso de prestación bancaria en una entidad financiera | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
dc.description.sede | Lima Este | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistema de Información y Comunicaciones | es_PE |
renati.advisor.dni | 44824114 | |
renati.advisor.dni | 07964931 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-7466-9872 | es_PE |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-4028-8059 | es_PE |
renati.author.dni | 77929589 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Chumpe Agesto, Juan Brues Lee | |
renati.juror | Lazo Neira, David Huber | |
renati.juror | Flores Chacón, Erick Giovanny | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Tecnologías de la información y comunicación | es_PE |
dc.description.rsu | Desarrollo económico, empleo y emprendimiento | es_PE |
dc.description.ods | Trabajo decente y crecimiento económico | es_PE |
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