000			03139cam a22004454i 4500
003			PE-LiUPU
005			20250731165424.0
008			160126s2015 pe a grm 000 0 spa d
035			_a(Sirsi) a155825
040			_aPE-LiUPU _bspa _cPE-LiUPU _erda
099			_aTIS 3 _bP12 2015
100	1		_aPacco Palomino, Rodolfo _eautor
245	1		_aAnálisis predictivo basado en redes neuronales no supevisadas aplicando algoritmo de K-MEDIAS y Crisp-DM para pronóstico de riesgo de morosidad de los alumnos en la Universidad Peruan Unión / _cRodolfo Pacco Palomino.
264		0	_c2015.
300			_a87 hojas : _bilustraciones; _c30 cm
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338			_avolume _2rdacarrier
502			_aTesis _b(Mg.) -- _cUniversidad Peruana Unión, _d2015.
504			_aIncluye referencias
520	3		_aEl presente trabajo de investigación de tesis desarrolla los indicadores de gerencia financiera, capturados de la necesidad de los clientes, éstos son modelados y desarrollados a través de las tecnologías de BA (Business Analytics), las cuales tienen el objetivo de mostrar los riesgos de morosidad. Este proyecto de investigación se ha desarrollado basado sobre redes neuronales y la metodología CRISP-DM, para implementar e implantar el proyecto de BA (Business Analytics). Se ha hecho una optimización del cielo de vida de la metodología de CRISP-DM, según sus fases conocidas: comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación de datos, modelado, evaluación y despliegue. El caso de estudio es el tiempo de morosidad de los alumnos de la Universidad Peruana Unión, formado por cinco facultades: Ingeniería y Arquitectura, Ciencias de la Salud, Ciencias Empresariales, Ciencias Humanas y Educación y Tecnología. Para este estudio, el principal responsable del negocio es la Universidad Peruana Unión. En este proyecto de investigación de tesis se decide la herramienta de BI de Microsoft para el desarrollo de la solución y se elige la herramienta de Anaysis Services. Como la solución de inteligencia de negocios se diseña los modelos de clúster, para la toma de decisión, utilizando las herramientas integration services para realizar ETL (Extraction Transform and Loead). En esta investigación se explica ampliamente que la implementación de un proyecto, utilizando la herramienta analysis services, consiste diferentes etapas de BI, desde el análisis de datos hasta los reportes de modelos de clasificación. Este proyecto servirá como base para elaborar proyectos de esta naturaleza o similares.
526			_aSEG44
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650	1	4	_aRedes neuronales _vTesis.
596			_a1
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999			_aTIS 3 P12 2015 _wALPHANUM _c8502 _iT01892 _lCCODEBUL3 _mBUL _r1 _sY _tTESIS _u2016-1-26 _xPOSGRADO _PP74 _o.STAFF. Tesis _d8502
980			_81 _gALBERTO SANCHEZ Responsable de Automatización