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Segmentación de una cartera de autos empleando técnicas de Machine Learning con aprendizaje no supervisado

Segmentación de una cartera de autos empleando técnicas de Machine Learning con aprendizaje no supervisado
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1001 ‎$0‎MAPA20240001728‎$a‎Pérez Sánchez, Alicia
24510‎$a‎Segmentación de una cartera de autos empleando técnicas de Machine Learning con aprendizaje no supervisado‎$c‎Alicia Pérez Sánchez
260  ‎$a‎Madrid‎$b‎Universidad Carlos III de Madrid‎$c‎2023
300  ‎$a‎110 p.
500  ‎$a‎Trabajo Fin de Master del Master en Ciencias Actuariales y Financieras de la Escuela de Postgrado de la Universidad Carlos III de Madrid. Tutores: José Miguel Rodríguez-Pardo del Castillo, Jesús Ramón Simón del Potro Curso 2022-2023
520  ‎$a‎Este trabajo tiene como finalidad ayudar a una determinada compañía de seguros de no vida en la identificación de grupos de clientes para poder poseer un mayor conocimiento de sus asegurados, así como utilizar dicha segmentación para estrategias de gestión de cartera, además de acciones de tarifa y suscripción. Para ello, se ha hecho uso de una base de datos relativos a una serie de características declaradas por los asegurados de dicha compañía que poseen un seguro de auto para, posteriormente, emplear métodos no supervisados de Inteligencia Artificial
540  ‎$a‎La copia digital se distribuye bajo licencia "Attribution 4.0 International (CC BY NC 4.0)"‎$f‎CC BY NC 4.0‎$u‎https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0‎$9‎64
650 4‎$0‎MAPA20080583972‎$a‎Cartera de seguros
650 4‎$0‎MAPA20080603779‎$a‎Seguro de automóviles
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650 4‎$0‎MAPA20080664510‎$a‎Trabajos de investigación
7001 ‎$0‎MAPA20140014897‎$a‎Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel
7001 ‎$0‎MAPA20160001525‎$a‎Simón del Potro, Jesús Ramón
7102 ‎$0‎MAPA20080455026‎$a‎Universidad Carlos III de Madrid
830 0‎$0‎MAPA20160014013‎$a‎Trabajos Fin de Master
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