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dc.contributor.advisor | Ferrucci, Filomena | es_ES |
dc.contributor.advisor | Casamayor Rodenas, Juan Carlos | es_ES |
dc.contributor.author | Escuder Luján, Héctor | es_ES |
dc.date.accessioned | 2017-10-05T17:32:38Z | |
dc.date.available | 2017-10-05T17:32:38Z | |
dc.date.created | 2017-09-17 | |
dc.date.issued | 2017-10-05 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/88850 | |
dc.description.abstract | [ES] El "Big Data" está cambiando el mundo y las nuevas técnicas de tratamiento y análisis de grandes bases de datos se ha convertido en uno de los aspectos más importantes en la gestión empresarial. En este trabajo se pretende analizar las posibilidades del "big data" aplicado a los servicios financieros, un sector donde el análisis de los datos es un factor clave. Se tratarán técnicas como la clasificación crediticia de los solicitantes, indicadores, la microsegmentación, la prevención de blanqueo de capitales, la detección del fraude en tarjetas, los servicios de información a los clientes entre otros. También se explicarán algunos aspectos del "big data" así como técnicas y cuestiones de privacidad o cumplimiento legislativo. Para finalizar, se realizará una demostración de “machine learning” y un análisis de datos financieros reales donde podremos ver de forma empírica algunos aspectos mencionados anteriormente. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] Big Data is changing the world and new analysis techniques of big databases has become one of the most important aspects in business management. This project aims to analyze diverse possibilities of Big Data applied to financial services, a sector where data analysis is a key factor. It will cover techniques such as credit rating of applicants, indicators, microsegmentation, prevention of money laundering, detection of card fraud, information services to customers and others. It will also explain some aspects of the "big data" as well as techniques as “machine learning” and issues of privacy or legislative compliance. To conclude, a demonstration of machine learning and an analysis of real financial data will be carried out where we can see in an empirical way some aspects mentioned previously | es_ES |
dc.format.extent | 69 | es_ES |
dc.language | Inglés | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Big data | es_ES |
dc.subject | financial sector | es_ES |
dc.subject | machine learning | es_ES |
dc.subject | credit card fraud | es_ES |
dc.subject | data analysis | es_ES |
dc.subject | privacy | es_ES |
dc.subject | credit score | es_ES |
dc.subject | micro-segmentation | es_ES |
dc.subject | sector financiero | es_ES |
dc.subject | detección fraude | es_ES |
dc.subject | análisis de datos | es_ES |
dc.subject | privacidad | es_ES |
dc.subject | calificación crediticia | es_ES |
dc.subject | microsegmentación | es_ES |
dc.subject.classification | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.title | Impact of Big Data on the Financial Sector | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Cerrado | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Escuder Luján, H. (2017). Impact of Big Data on the Financial Sector. http://hdl.handle.net/10251/88850. | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\69705 | es_ES |