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dc.contributor.advisorLozano Colomer, Cristinaes-ES
dc.contributor.authorRico Delgado, Marcoses-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2019-08-26T11:15:26Z
dc.date.availablees_ES
dc.date.issued2020es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/39596
dc.descriptionGrado en Administración y Dirección de Empresases_ES
dc.description.abstractEl presente trabajo pretende explicar las diferentes iniciativas de Big Data que se están implementando en el sector asegurador, tratando de explicar las diferentes técnicas que existen de análisis multivariante, diferenciando entre las técnicas de aprendizaje supervisado y las de aprendizaje no supervisado. Ambos tipos se explican brevemente, recordando los objetivos y metodología de cada técnica en concreto para poder ver más adelante las diferentes aplicaciones que tienen las mismas en los seguros de automóvil y en los seguros de salud. Lo que se pretende es crear un marco básico tanto como teórico como práctico para que el lector pueda entender las diferentes metodologías. Por último, se tratan los límites que presenta el uso del Big Data y cuáles son los extremos que pueden alcanzar las compañías aseguradoras en lo respectivo a estas herramientas y tratamiento de datos.es-ES
dc.description.abstractThe following project aims to explain the different Big Data initiatives that are being implemented in the insurance sector, trying to explain the different techniques that exist for multivariate analysis, differentiating between supervised learning and unsupervised learning techniques. Both types are explained briefly, remembering the objectives and methodology of each specific technique to be able to see later the different applications that they have in car insurance and health insurance. What is intended is to create a basic framework, both theoretical and practical, so that the reader can understand the different methodologies. Lastly, the limits presented by the use of Big Data are discussed and what are the extremes that insurance companies can reach regarding these tools and data processing.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject53 Ciencias económicases_ES
dc.subject5304 Actividad económica5304 Actividad económica
dc.subject530405 Seguroses_ES
dc.subject5306 Economía del cambio tecnológicoes_ES
dc.subject530602 Innovación tecnológicaes_ES
dc.subject.otherK2Nes_ES
dc.titleEl Big Data en el sector aseguradores_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsBig Data, sector asegurador, análisis multivariante, aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, seguros de automóvil, seguros de salud.es-ES
dc.keywordsBig Data, insurance sector, multivariate analysis, supervised learning, unsupervised learning, car insurance, health insurance.en-GB
Aparece en las colecciones: KE2-Trabajos Fin de Grado

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