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

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      <subfield code="a">Segmentación de una cartera de autos empleando técnicas de Machine Learning con aprendizaje no supervisado</subfield>
      <subfield code="c">Alicia Pérez Sánchez</subfield>
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      <subfield code="b">Universidad Carlos III de Madrid</subfield>
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      <subfield code="a">Trabajo 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</subfield>
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      <subfield code="a">Este 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</subfield>
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      <subfield code="a">La copia digital se distribuye bajo licencia "Attribution 4.0 International (CC BY NC 4.0)"</subfield>
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