Para depositar en Docta Complutense, identifícate con tu correo @ucm.es en el SSO institucional: Haz clic en el desplegable de INICIO DE SESIÓN situado en la parte superior derecha de la pantalla. Introduce tu correo electrónico y tu contraseña de la UCM y haz clic en el botón MI CUENTA UCM, no autenticación con contraseña.
 

Estudio de predicción en la radiación de quejas y reclamos por parte de usuarios inconformes en empresa de sanidad colombiana

Simple item page
dc.contributor.advisorSarasa Cabezuelo, Antonio
dc.contributor.authorMiranda Gualdrón, Paula Juliana
dc.date.accessioned2023-06-16T14:49:18Z
dc.date.available2023-06-16T14:49:18Z
dc.date.defense2021-07
dc.date.issued2021-07
dc.description.facultyFac. de Estudios Estadísticos
dc.description.refereedFALSE
dc.description.statussubmitted
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/67625
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/5131
dc.language.isospa
dc.master.titleMáster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocios
dc.rightsAtribución 3.0 España
dc.rights.accessRightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/
dc.subject.cdu519.2
dc.subject.keywordPredicción (Estadística)
dc.subject.ucmEstadística
dc.subject.unesco1209 Estadística
dc.titleEstudio de predicción en la radiación de quejas y reclamos por parte de usuarios inconformes en empresa de sanidad colombiana
dc.typemaster thesis
dcterms.referencesADRES. (12 de Enero de 2021). Obtenido de https://www.adres.gov.co/La-Entidad/-Qu%C3%A9-es-la-ADRES Amat Rodrigo, J. (19 de junio de 2021). Ciendiadedatos . Obtenido de https://www.cienciadedatos.net/documentos/27_regresion_logistica_simple_y_multiple#Regresi%C3%B3n_log%C3%ADstica_simple Bookdown. (07 de julio de 2021). Obtenido de https://bookdown.org/dparedesi/data-science-con-r/aprendizaje-supervisado.html Calviño, A. (25 de junio de 2021). Técnicas y metodología de la minería de datos SEMMA. Madrid, España. De Hond, A., Raven, W., Schinkelshoek, L., Gaakeer, M., Ter Avest, E., Sir, O., . . . De Groot, B. (2021). Machine learning for developing a prediction model of hospital admission of emergency department patients: Hype or hope? International Journal of Medical Informatics, 152. Icorp. (23 de junio de 2021). Obtenido de http://www.icorp.com.mx/blog/gestion-de-quejas/ Lee, S., Levin, D., Finley, P., & Heilig, C. (2019). Chief complaint classification with recurrent neural networks. Journal of Biomedical Informatics, 93. Merkle Inc. (15 de junio de 2021). Obtenido de https://www.merkleinc.com/es/es/blog/algoritmo-knn-modelado-datos Ministerio de Salud y Protección social. (30 de Enero de 2021). Obtenido de https://miseguridadsocial.gov.co/ Portela, J. (23 de junio de 2021). Machine Learning. Madrid, España. Srividya, M., Mohanavalli, S., & Bhalaji, N. (2018). Behavioral Modeling for Mental Health using Machine. Journal of Medical Systems, 42-88. Super Intendencia de Salud. (12 de Mayo de 2021). Obtenido de https://www.supersalud.gov.co/es-co/nuestra-entidad/estructura-organica-y-talento-humano/mision-y-vision Xueqin, P., Forrest, C., Masino, A., & Le-Scherban, F. (2021). Prediction of early childhood obesity with machine learning and electronic health record data. International Journal of Medical Informatics.
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublication768e9865-e7a1-4ff7-8765-24f475180751
relation.isAdvisorOfPublication.latestForDiscovery768e9865-e7a1-4ff7-8765-24f475180751

Download

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
paula-miranda-estudio.pdf
Size:
2.02 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
downoload Download

Collections

Trabajos Fin de Master (TFM)