Astroza Tagle, AlonsoCandia, CristianAsahi, TakeshiNiccoli Merello, FrancoVenegas Díaz, José2023-08-222023-08-222022https://repositorio.udd.cl/handle/11447/7926Capstone project presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data ScienceEl presente trabajo se centra en segmentación de una empresa automotriz Chilena, en el cual se busca comprender si un método de segmentación de Machine Learning(k-mean) se ve potenciado con el uso de comunidades obtenida desde la ciencia de redes (Algoritmo de Louvain). Para ello se probaron dos escenarios, con y sin presencia de comunidades. En dichos escenarios se analiza el perfilamiento de los segmentos, basándo se en la concentración de los valores de las variables en cada segmento. Por otro lado, se utilizan los resultados tanto del segmento como el de las comunidades para poder estimar el número de vehículos que tuvo cada cliente en el periodo evaluado. Los resultados obtenidos muestran evidencia a favor de que el uso de comunidades potencia la segmentación cuando se utiliza el algoritmo de k-means en una empresa particular del mercado Chileno.45 p.es070037SSegmentaciónMachine LearningComunidades de redesThesis