dc.contributor | Facultad de Ciencias Economicas y Empresariales | es_ES |
dc.contributor.advisor | Santamaría Sánchez, Rafael | |
dc.contributor.author | Álvarez Díaz, Samuel | |
dc.contributor.other | Economia Financiera y Contabilidad | es_ES |
dc.date | 2018-07-18 | |
dc.date.accessioned | 2018-09-08T20:45:02Z | |
dc.date.available | 2018-09-08T20:45:02Z | |
dc.date.issued | 2018-09-08 | |
dc.date.submitted | 2018-06-30 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10612/8482 | |
dc.description.abstract | Este trabajo realiza una exploración en torno al análisis del Big Data en el sector asegurador, tratando de crear un marco en el que se recojan los principales aspectos de éste, para posteriormente analizar los modelos predictivos que se están utilizando con más frecuencia en la actualidad. Se recuerdan brevemente los conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado, y se comentan los principales métodos predictivos con especial atención a la regresión logística y los árboles de decisión condicionales. Ambos métodos se explican mediante sendos ejemplos prácticos, al mismo tiempo que se definen y se tratan las principales características, con el objetivo de crear un marco en el que teoría y práctica estén alineadas con la intención de facilitar la comprensión de los métodos al lector. | es_ES |
dc.language | spa | es_ES |
dc.relation | Máster Universitario en Ciencias Actuariales y Financieras (MUCAF) | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Contabilidad | es_ES |
dc.subject | Economía | es_ES |
dc.subject | Finanzas | es_ES |
dc.subject.other | Datos masivos | es_ES |
dc.subject.other | Modelos predictivos | es_ES |
dc.title | Análisis del big data en los seguros, modelos predictivos = Big data analytics in the insurance industry, predictive modeling. | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
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