Desarrollo de un modelo predictivo de abandono y segmentación de clientes para COLOMBIA INTERNET ISP: análisis del churn rate

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dc.contributor.advisorMosquera Valencia, Diego Fernando
dc.contributor.authorJimeno Grisales, Evelyn
dc.contributor.authorGarrido García, Oscar Mauricio
dc.contributor.authorGarcía Lemus, Deybison Antonio
dc.date.accessioned2025-10-22T20:51:50Z
dc.date.available2025-10-22T20:51:50Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEl presente proyecto se centra en el desarrollo de un modelo predictivo orientado a la estimación del churn-rate en COLOMBIA INTERNET ISP, empresa de servicios de Internet con operaciones en los departamentos del Valle del Cauca y Tolima. La empresa registra una tasa de abandono promedio del 2.1% mensual. A través del uso de técnicas de análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático, se busca identificar patrones de comportamiento asociados a la pérdida de clientes y construir un modelo capaz de predecir dicho fenómeno con base en variables demográficas, comerciales y de uso del servicio. La metodología aplicada sigue el enfoque CRISP-DM, e incluye etapas de comprensión del negocio, recolección y preparación de datos, modelado, evaluación e implementación. Se implementaron técnicas de imputación, transformación y depuración de datos, así como análisis univariado y de correlación para seleccionar variables relevantes. Posteriormente, se entrenaron y evaluaron distintos modelos de clasificación, tales como regresión logística, árboles de decisión, random forest y XGBoost, utilizando métricas de desempeño como sensibilidad, precisión, F1-score y área bajo la curva ROC (AUC) para seleccionar el modelo con mejor rendimiento. Finalmente, se realizó una segmentación de clientes utilizando técnicas de clustering, con el propósito de identificar perfiles con distintos niveles de riesgo de abandono. Este proyecto constituye una aplicación integral de la ciencia de datos al análisis del churn en el sector de telecomunicaciones, desde la preparación y exploración de datos hasta la evaluación comparativa de modelos predictivos y la segmentación de usuarios con base en su comportamiento.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent75 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/4961
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectTasa de abandono (Churn-rate)spa
dc.subjectMatriz de confusiónspa
dc.subjectCurva ROCspa
dc.subjectSegmentación de clientesspa
dc.subjectTécnicas de análisis predictivospa
dc.subjectXGBoosteng
dc.titleDesarrollo de un modelo predictivo de abandono y segmentación de clientes para COLOMBIA INTERNET ISP: análisis del churn ratespa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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