Predicción de baja de usuarios en el sistema público de bicicletas de la ciudad de Buenos Aires

Este trabajo de fin de posgrado se centra en la realización de un caso de estudio que consiste en la predicción sobre la probabilidad de baja de usuarios en el servicio público de bicicletas de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, mejor conocido como “Ecobicis”. Para el desarrollo del mismo fueron necesarios conocimientos sobre aprendizaje automático de tipo supervisado y feature engineering para la determinación de dos grupos de usuarios (churn y no churn). En particular, el estudio basado en clasificación mediante boosting (haciendo foco en modelos basados en XGBoost y CatBoost), la búsqueda de los mejores parámetros basado en técnicas de optimización de los mismos (GridSearch) para su implementación y mejor rendimiento así como también el diseño de variables que nos ayuden a mejorar la predictibilidad y poder obtener mejores insights de los datos.

Name thesis:degree_name

Master in Management + Analytics

Grantor dc:publisher

Universidad Torcuato Di Tella

Year dc:date.issued

2023

Author dc:creator

• Merlini Serasio, Juan Manuel

Advisor dc:contributor.advisor

• Vilieri, Ignacio Martín

• Bicicleta
• Predicción tecnológica
• Technological Prediction

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess

Language dc:language

spa

Repository record dc:identifier.uri

https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12219

OAI identifier oai:identifier

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