http://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/80828 2026-05-14T13:49:59Z http://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/82266 Title: Diseño e implementación de un dashboard interactivo en Power BI con enfoque de análisis de datos para la gestión eficiente de prospectos universitarios. Authors: ALVAREZ ORDOÑEZ DANNY RAFAEL Description: N/D 2026-01-01T00:00:00Z http://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/82237 Title: Análisis multidimensional del desempleo en jóvenes adultos en Ecuador exploración de patrones, factores determinantes y visualización de datos para año 2025 Authors: Lema Castro, Jairo Sadin Abstract: Abstract: This research analyzes the behavior of the Ecuadorian labor market, focusing on young adults. Although there are previous qualitative studies, there is a lack of more recent research. The National Institute of Statistics and Census (INEC), in the National Survey of Employment, Unemployment, and Underemployment (ENEMDU), states that in 2023 2024, unemployment among young people aged 18 to 29 far exceeded the national average, hovering around 8 9%. With this background, the present research proposes a clearer approach to help identify patterns of unemployment based on relevant sociodemographic variables. Logistic regression was used, incorporating the sample design, and it was found that sociodemographic variables such as gender, ethnicity, educational level, and area of residence play a role in unemployment. Women, people of African descent, and residents of urban areas were the most likely to be unemployed. Description: Resumen: Esta investigación analiza el comportamiento del mercado laboral ecuatoriano, enfocándose en los adultos jóvenes. A pesar que existen estudios cualitativos previos, hay un déficit de investigaciones más actuales. El Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC), en la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU dice que en 2023 2024, el desempleo en jóvenes de 18 a 29 años superó por mucho el promedio nacional, rondando valores del 8 9%. Con este antecedente, la presente investigación propone un enfoque más claro que ayude a identificar patrones de desempleo basados en variables sociodemográficas relevantes. Se uso una regresión logística, incorporando el diseño muestral y se obtuvo que variables sociodemográficas como el sexo, etnia, nivel educativo, área de residencia juegan un papel en el desempleo. Siendo mujeres, afrodescendientes y residentes de áreas urbanas los que tenían más probabilidad de estar en desempleo. 2026-01-01T00:00:00Z http://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/82219 Title: Segmentación de clientes mediante técnicas de clustering para optimizar las estrategias de contacto en la colocación de productos en el Banco de Loja Authors: Arellano Luna, Karla Belén Abstract: Abstract: This paper addresses one of the most common problems within the banking environment, focusing on the low effectiveness of the contact strategies and actions of Banco de Loja, caused by massive and homogeneous actions. The main objective was to segment the customer base using clusters to optimize the placement of financial products. The methodology employed was quantitative and descriptive, using a sample of 156 historical records combined with customer surveys. For subsequent data analysis, the K-Means unsupervised learning model was applied. The results identified two independent clusters based on sociodemographic profile, level of engagement, and communication preference: Cluster 0 (77.5%) is characterized by grouping customers with a high affinity for asynchronous channels such as WhatsApp, while Cluster 1 (22.5%) encompasses young, mature users with greater engagement in policies, who prefer email as their communication channel. The results demonstrate that the current no-contact rate (40%) is explained by homogeneous and impersonal strategies, and an asynchronous omnichannel approach with personalized attention is proposed. Description: Resumen: El presente trabajo aborda una de las problemáticas más comunes dentro del entorno bancario, se enfoca en la baja efectividad en las estrategias de contacto del Banco de Loja, provocada por acciones masivas y homogéneas. El objetivo principal fue segmentar la base de clientes mediante clústeres para optimizar la colocación de productos financieros, la metodología empleada fue cuantitativa y descriptiva, usando una muestra de 156 registros históricos combinada con encuestas a clientes, para el análisis de datos posterior se aplicó el modelo de aprendizaje no supervisado K-Means, los resultados permitieron identificar dos clústeres independientes basados en el perfil sociodemográfico, nivel de vinculación y preferencia de comunicación: el clúster 0 (77,5%) se caracteriza por agrupar a clientes jóvenes con alta afinidad por canales asincrónicos como WhatsApp, mientras que el Clúster 1 (22,5%) engloba a usuarios maduros con mayor vinculación en pólizas, quienes prefieren el correo electrónico como canal de comunicación, los resultados demuestran que la tasa de no contacto actual (40%) se explica por estrategias homogéneas y despersonalizadas y se propone un enfoque omnicanal asíncrono y atención personalizada. 2026-01-01T00:00:00Z http://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/82218 Title: Perfilamiento de clientes bancarios con un enfoque estratégico para la personalización de productos o servicios financieros Authors: Bermeo Larrea, María Rosa Abstract: Abstract: This paper develops a bank customer profiling model designed to personalize term deposit offers, using the Bank Marketing dataset (41,188 records; 2008 2010). Following the CRISP-DM methodology, preprocessing was performed to preserve the behavioral load of missing non-random data (MNAR). This included variable recategorization, outlier removal using Winsorization at the 95th percentile, and spatial standardization (StandardScaler and One-Hot coding). Two scenarios were constructed to prevent predictive data leakage. One is a pre-campaign scenario, designed for prevention, and the other is a post-campaign scenario, used to understand customer behavior. Algorithmic selection was based on internal validation metrics (silhouette and Davies-Bouldin), adopting K=8 clusters for both phases due to their maximum cohesion and interpretability. The partitioning patterns differed across the commercial market, with the elite segment achieving over 63.7% subscription, while the low-performing groups reached only 3.7%. Validation using Gaussian Mix Models (GMM) confirmed structural stability, and the DBSCAN algorithm identified a topologically atypical microsegment (3.76% of the sample) with a 50.9% conversion rate. Taken together, the results provide an actionable framework for commercial prioritization and targeting high-value niches. Description: Resumen: Este trabajo desarrolla un modelo de perfilamiento de clientes bancarios orientado a personalizar la oferta de depósitos a plazo, utilizando el conjunto de datos Bank Marketing (41,188 registros; 2008 2010). Bajo la metodología CRISP-DM, se ejecutó un preprocesamiento que preservó la carga conductual de los datos faltantes no aleatorios (MNAR) e incluyó recategorización de variables, tratamiento de atípicos mediante Winsorización al percentil 95 y estandarización espacial (StandardScaler y codificación One-Hot). Se construyeron dos escenarios para que no se filtre información predictiva (data leakage). Uno es el escenario pre-campaña que ayuda a prevenir y el otro es el escenario post-campaña, que sirve para entender la conducta. La selección algorítmica se sustentó en métricas de validación interna (silueta y Davies-Bouldin), adoptando K=8 clústeres para ambas fases por su máxima cohesión e interpretabilidad. Las particiones fueron diferentes en el área comercial comercial, el segmento élite superó el 63.7 % de suscripción, mientras que los grupos de bajo desempeño lograron solo el 3.7 %. La validación mediante Modelos de Mezcla Gaussiana (GMM) confirmó la estabilidad estructural, y el algoritmo DBSCAN identificó un microsegmento topológicamente atípico (3.76 % de la muestra) con una conversión del 50.9 %. En conjunto, los resultados aportan un marco accionable para la priorización comercial y la focalización de nichos de alto valor. 2026-01-01T00:00:00Z