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dc.contributor.advisorSotomayor Ruiz, Rino Nicanor
dc.contributor.authorRomero Montoya, Renzo Rubén
dc.date.accessioned2024-02-02T19:58:29Z
dc.date.available2024-02-02T19:58:29Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12996/6228
dc.descriptionUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informáticaes_PE
dc.description.abstractLas entidades financieras necesitan estar a la vanguardia de la tecnología para poder competir contra otras organizaciones del mismo rubro, por lo cual es fundamental no perder y retener a los colaboradores con perfiles tecnológicos, ya que ello significaría una gran pérdida de conocimientos y dinero, lo que pondría en riesgo la continuidad del negocio. Una forma de prever estas posibles pérdidas es mediante técnicas estadísticas como la regresión logística. En el presente trabajo de suficiencia profesional se describe la manera en la que se aplicó la regresión logística apoyándose en la metodología CRISP, para así obtener una clasificación correcta del 60% en la ocurrencia trimestral de la decisión de renunciar del colaborador con perfil tecnológico y reducir su indicador de rotación voluntaria trimestral hasta casi un 1.5%.es_PE
dc.description.abstractFinancial entities need to be at the forefront of technology to be able to compete against other organizations in the same field, which is why it is essential not to lose and retain collaborators with technological profiles, since this would mean a great loss of knowledge and money, which that would put business continuity at risk. One way to predict these possible losses is through statistical techniques such as logistic regression. This professional sufficiency work describes the way in which logistic regression was applied based on the CRISP methodology, to obtain a correct classification of 60% in the quarterly occurrence of the decision to resign of the collaborator with a technological profile and reduce its quarterly voluntary turnover indicator up to almost 1.5%.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_PE
dc.subjectRenunciaes_PE
dc.titlePredicción de renuncia voluntaria de colaboradores con perfil tecnológico de una entidad financiera utilizando regresión logística binariaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineEstadística e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificaciónes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Estadístico Informáticoes_PE
dc.subject.ocdePendientees_PE
renati.author.dni45661926es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8187-2235es_PE
renati.advisor.dni09069894es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline542026es_PE
renati.jurorRosas Villena, Fernando René
renati.jurorSoto Rodríguez, Iván Dennys
renati.jurorValencia Chacón, Raphael Félix


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