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dc.contributorFacultad de Ciencias Economicas y Empresarialeses_ES
dc.contributor.advisorSantamaría Sánchez, Rafael 
dc.contributor.authorÁlvarez Díaz, Samuel
dc.contributor.otherEconomia Financiera y Contabilidades_ES
dc.date2018-07-18
dc.date.accessioned2018-09-08T20:45:02Z
dc.date.available2018-09-08T20:45:02Z
dc.date.issued2018-09-08
dc.date.submitted2018-06-30
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10612/8482
dc.description.abstractEste 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.languagespaes_ES
dc.relationMáster Universitario en Ciencias Actuariales y Financieras (MUCAF)es_ES
dc.subjectContabilidades_ES
dc.subjectEconomíaes_ES
dc.subjectFinanzases_ES
dc.subject.otherDatos masivoses_ES
dc.subject.otherModelos predictivoses_ES
dc.titleAnálisis del big data en los seguros, modelos predictivos = Big data analytics in the insurance industry, predictive modeling.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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