Modelo estadístico para posible punto de atención en una entidad financiera

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dc.contributor.advisorArango Londoño, David
dc.contributor.authorGalindres Bernal, Mabel Carolina
dc.contributor.authorFernández Bolaños, María Camila
dc.contributor.authorOsorio Sierra, Santiago
dc.date.accessioned2024-06-08T18:24:01Z
dc.date.available2024-06-08T18:24:01Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractPara el desarrollo del presente trabajo, se realizó un estudio basado en los datos recolectados de las transacciones efectuadas por clientes empresariales y corporativos durante el primer semestre de 2022 en una entidad financiera de la ciudad de Santiago de Cali. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo estadístico mediante la generación de indicadores, con el fin de identificar posibles zonas óptimas para abrir un punto de servicio adicional al existente (Oficina de Atención Empresarial), utilizando algún punto de atención asignados para atender a personas naturales. En este sentido, se llevó a cabo un proceso inicial de comprensión y análisis de los datos, seguido de un estudio exploratorio espacial de los datos. Posteriormente, se definier on cinco variables de estudio, a partir de las cuales se generaron imágenes de densidad y raster. Estas imágenes permitieron obtener cuatro indicadores que delimitarían las zonas óptimas. Finalmente, con base al análisis y comparativo de los gráficos de los indicadores, se seleccionó la ubicación del punto de servicio para clientes empresariales mediante la metodología de Análisis de Componentes Principales, generada en el indicador 4. El análisis previo determinó que la Oficina de San Nicolás Cali, situad a en la Cl. 20 #5 49, COMUNA 3, Cali, Valle del Cauca, sería la zona elegida para establecer el posible punto de atención.
dc.description.abstractengFor the development of this work, a study was conducted based on data collected from transactions carried out by business and corporate clients during the first half of 2022 at a financial institution in the city of Santiago de Cali. The objective of this study was to develop a statistical model by generating indicators, in order to identify potential optimal areas to open an additional service point to the existing one (Corporate Customer Service Office), using some of the service points designated for attending individual clients. In this regard, an initial process of data understanding and analysis was carried out, followed by an exploratory spatial study of the data. Subsequently, five study variables were defined, from which density and raster images were generated. These images allowed for the creation of four indicators that would define the optimal zones. Finally, based on the analysis and comparison of the indicator graphs, the location of the service point for business clients was selected using the Principal Component Analysis methodology, generated in indicator 4. The prior analysis determined that the San Nicolás Cali Office, located at Cl. 20 #5-49, COMUNA 3, Cali, Valle del Cauca, would be the chosen area to establish the potential service poi
dc.format.extent52 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2062
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectModelo estadístico
dc.subjectGeorreferenciación
dc.subjectPatrones puntuales
dc.subjectAnálisis de componentes principales
dc.subjectImágenes raster
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de Datos
dc.thesis.grantorPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.levelMaestría
dc.titleModelo estadístico para posible punto de atención en una entidad financieraspa
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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Maestría en Ciencia de Datos