Buenas tardes.
Gracias por asistir al seminario de optimización conversa,
tanto a los que están presentes como a los que están en streaming.
Incluso comentaba con el ponente que tenemos
algún alumno que está en la costa oeste de Estados Unidos
que iba a madrugar y entonces, bueno,
que se agradece este interés.
Yo soy la profesora Elvira Hernández
y junto con el coordinador y profesor Juan Perán
formamos parte del equipo docente de dos asignaturas
de optimización convexa.
Una optimización convexa
en la ciencia de datos en el máster de matemáticas avanzadas
y otra optimización convexa en ingeniería
en el máster en investigación en tecnologías industriales.
Las dos son en líneas matemática
aplicada y matemática industrial respectivamente.
Y nos pareció oportuno realizar este tipo de seminarios que,
aunque este es el primero, esperamos que este preceda a otros.
Ambas asignaturas tienen enfoques diferentes,
pero es verdad que la ponencia es interesante
para los estudiantes de ambas asignaturas
y por eso se ha convocado a ambos grupos de estudiantes.
El fin, como hemos comentado ya,
de alguna manera es proporcionar aplicaciones prácticas,
no aplicaciones académicas que solemos utilizar en los libros
y buscando esas aplicaciones empresariales a esas bases teóricas
que se trabajan dentro de la bibliografía básica
de dichas asignaturas.
Entonces, además, gracias a la cortesía
en este caso del ponente,
pues en este caso vamos a tener también a disposición
la grabación del material audiovisual para poder subir
en ambos cursos este material y que sirva para mejorar,
por un lado,
tanto el material que proporcionamos como.
Para profundizar aún más en las técnicas que subyacen
en estas charlas, un poco buscando esta unión académica
y, por otro lado, empresarial.
Entonces, consideramos que es fundamental
atender estas necesidades desde el ámbito académico
y establecer vínculos con entidades financieras,
en este caso, pero con entidades externas
en general y fomentar la transferencia de conocimientos.
Entonces, nada mejor que.
Utilizar tanto a profesores como alumnos
para trabajar en estas necesidades.
Entonces, agradezco también a los profesores que del departamento
también asisten y otros profesores para que, de alguna manera,
aporte mucho más esta ponencia.
En esta primera sesión, como decimos,
de optimización conversa y con este entorno profesional,
pues lo hemos dedicado a la industria de servicios bancarios
y en especial al sector financiero.
Entonces, hoy es un placer para mí inaugurar esta serie.
Con el ponente Sebastián Girón Pérez,
socio fundador y director de Data Analytics
en Acierta Servicios Financieros.
Para quien no conozca a Sebastián, simplemente un breve resumen
y que me corrija si hay algo que digo mal.
Sebastián es licenciado en Matemáticas por la Complutense
y con un perfil visto entre Estadística
y Ciencias de la Computación.
Desde que terminó su carrera comenzó su trayectoria profesional
trabajando en análisis de datos para entidades financieras.
Así ha formado parte de departamentos de Business Intelligence
y Analítica de Datos en bancos tan importantes como ING,
o el Banco Santander, o Banco Gallego.
En 2016 pasa a dirigir el área de Data Analytics en Verifica,
que pertenece al grupo B2Holding, que es con sede en Noruega, creo,
y desde 2019 está marcado en su propio proyecto,
que, como he comentado, es socio fundador
y también director en Data Analytics a ciertos servicios financieros,
que es una compañía especializada en externalización de servicios
a entidades financieras, trabajando para los principales bancos
y financieros de consumo en España.
No sé si hay algo que quieres puntualizar o añadir.
Pues muchas gracias
y como de nuevo también gracias por aceptar esta invitación por parte
del departamento y sobre todo atreverte a dar esta charla
fuera del ambiente profesional que comentábamos y meterte
en un ambiente más académico que entiendo que ese paso
no es fácil una vez que dejamos la academia
como dice alguno de los que están aquí presentes.
Para los que están en streaming,
si alguien quiere hacer alguna pregunta,
en la parte de abajo de la imagen hay un apartado que pone consultas
y si envían por ahí su consulta,
pues podemos debatirla o preguntarla al finalizar la sesión.
Entonces, la charla es aplicación de optimización conversa
con modelos lineales generalizados en modelización predictiva para venta
cruzada.
Dejo a Sebastián ya su turno.
Gracias.
Muchas gracias.
Pues nada, muchas gracias Elvira
por la presentación y a todos los que habéis venido
y los que estáis viendo esto en remoto.
Como ha dicho Elvira,
efectivamente yo soy licenciado en matemáticas,
hace ya más de 20 años que dejé la universidad,
así que es un honor poder volver y poder compartir
estos minutos con vosotros.
Lo que he preparado hoy es una visión muy práctica
de conceptos que podéis estar viendo en estas asignaturas
de optimización convexa que estáis trabajando.
Lo que quería es no quedarme o no centrarme en la teoría,
sino ir un poco al caso de negocio y para eso os quería también
dar un pequeño contexto de lo que es el análisis de datos
en las empresas.
Me gustaría repasar también un poco brevemente herramientas
y qué utilizamos para hacer ese análisis de datos
en el mundo real y ya pasar a esos ejemplos más concretos
y también ver un poco metodologías
de proyectos en proyectos de análisis de datos.
Espero que sea de vuestro interés y bueno,
al final, como ha dicho Elvira,
en cualquier momento las preguntas encantado de poder atenderos.
Voy a ver si puedo pasar las diapositivas,
que no sé.
Ahí estamos.
Entonces, por comenzar, como os decía,
por no ir directamente al grano y dar un poco
lo que sería el contexto del análisis de datos en el mundo real,
en lo que serían las empresas.
Seguro que muchos habéis conocido
o conocéislo que es el análisis de datos,
incluso puede que profesionalmente tengáis experiencia en esto.
Es un área, una disciplina que en los últimos años
cada vez más ha tenido o está teniendo más aceptación,
más demanda por varios factores.
Ahora vamos a hablar un poco de alguno de ellos.
Al final hay un abanico muy extenso del mundo de los datos de funciones
dentro de las compañías.
Para mí, al final,
lo que es un área de datos tiene que ser,
o lo que yo entiendo que debe ser un área de datos,
es un área que utiliza información disponible
en la empresa.
Para mejorar la toma de decisiones.
Y para mí el aspecto práctico es muy importante,
el aspecto relacionado con la toma de decisiones.
Muchas veces podemos tener la idea de que los analistas de datos
son científicos, evidentemente que lo son,
y ahora vamos a ver también un poco perfiles y roles
dentro de un equipo de análisis.
Pero es verdad que no podemos olvidar que estamos en negocio
y que tenemos que aportar valor a esas empresas
y a las decisiones.
Entonces, todas estas técnicas que estamos aplicando
y que conocéis en la teoría,
pues al final tienen que traducirse en mejores tomas de decisiones.
Eso tiene que ser el objetivo de las áreas de datos, ¿vale?
Cuando yo empecé mi trayectoria profesional,
que como ha dicho Elvira, fue a principios de los años 2000,
fue cuando empecé a incorporarme en el mundo profesional.
Los datos, las empresas,
requerían ser muy grandes para trabajar con datos
porque, sobre todo, la infraestructura era cara.
Almacenar mucha información era caro.
Las herramientas también eran bastante caras,
o sea, en el sentido de licencias costosas,
programas, software como muy especializado.
Eso ha cambiado, eso cambió hace ya unos años,
es decir, ya hace bastante tiempo que han ido
incorporándose sobre todo almacenamiento mucho más barato,
soluciones en la nube, soluciones, todo tipo de bases de datos
que permiten.
Explotar la información a un coste mucho más limitado
y muchísimas herramientas, herramientas open source,
herramientas con productos
no licenciados, digamos, comercialmente,
sino simplemente con comunidades de desarrollo alrededor.
Y entonces eso ha hecho que haya esta explosión
que estábamos comentando del análisis de datos.
Hay muchos aspectos.
Mucho trabajo en análisis de datos,
hay muchos equipos de análisis de datos
y eso se ha extendido.
Entonces, al final,
cada empresa o cada unidad hace las cosas a su manera,
pero al final estamos todos hablando de este tipo de funciones que es
explotar información,
información que está en repositorios de las compañías,
para ayudar a las decisiones
y para poder tomar mejores decisiones de negocio.
Al final, en el mundo actual,
los roles o hay cuatro principales roles
en los equipos de Analytics,
que también los voy a anunciar un poco para que podamos ver
esa diferencia y sobre todo para que se conozca un poco mejor
de qué estamos hablando.
Hay un perfil primero de ingeniero de datos,
que se llama en inglés Data Engineer,
que al final es un tipo de perfil que lo que hace es
transformar la información que está en los sistemas operacionales
y llevarla a repositorios analíticos.
Ahora enseguida vamos a ver un poco la infraestructura de herramientas
que hace falta
o que es conveniente tener en estas unidades,
pero al final el ingeniero de datos coge información
que está en repositorios o en sistemas operacionales
y lo lleva a equipos o a sistemas analíticos.
Un rol fundamental para mí y muy importante
y que tiene un gran impacto en el negocio
es el analista de negocio, el business analyst.
Este perfil es una persona que tiene que entender la.
Lo que hay, el requisito de negocio que se está,
la necesidad de negocio que hay para los datos
y transformar eso en una petición que el equipo de datos
tiene que entender y poder responder con datos.
Es un perfil bastante importante en el sentido de que muchas veces.
En algunas empresas
eso incluso está, entre comillas, delegado fuera del equipo de datos.
Es decir, oye, pues esto que lo haga marketing,
que me diga el dato que quiere sacar.
Mi experiencia es que muchas veces
el usuario de negocio no entiende cómo está la información
y no sabe preguntarte lo que tú le tienes que contestar.
Entonces, ese perfil de.
Yo lo he oído también en algunos clientes nuestros,
lo llaman data translator.
Una persona que es capaz de traducir lo que el negocio
necesita a los datos.
Eso suele.
Para mí es un perfil fundamental del equipo.
El analista de datos,
que muchas veces también os digo, he separado aquí estos cuatro roles
y muchas veces esto está mezclado, son las mismas personas
que hacen diferentes funciones dentro de un equipo.
El analista de datos lo que hace es coger la información
de estos sistemas analíticos, de estos repositorios
y hacer el producto analítico que sea un panel de control,
un cuadro de mandos, un modelo predictivo.
Y luego, por último, ¿no?
Es la figura del científico de datos, ¿vale?
Que esta es, ya por el nombre de científico,
ya parece que es de lo que estamos hablando,
es de un perfil, pues eso,
con más conocimientos estadísticos, matemáticos, ¿no?
Como lo que podéis estar estudiando vosotros, ¿no?
Con un conocimiento más en profundo de modelos,
de algoritmos, ¿no?
Que es el que conoce toda esta parte
y que es el que es capaz de hacer modelos más sofisticados, ¿no?
Esto a priori es el perfil más, digamos, atractivo
o naturalmente atractivo para.
Personas con nuestra formación, ¿no?
Matemáticos, estadísticos, formaciones de posgrado
en datos, ¿no?
Todos estos perfiles se sienten naturalmente muy inclinados
a esta función y a mí,
o sea, ¿para qué os voy a decir?
O sea, vengo aquí a hablar de esto y es una cosa que me gusta mucho,
pero es verdad que.
Es tan importante como las demás.
Es decir, no me gustaría parecer que decir
no, es fundamental tener científicos de datos de primer nivel,
es muy importante y es muy bueno
y se pueden hacer cosas evidentemente muy avanzadas.
Pero también uno de los mensajes que os quiero transmitir hoy a lo largo
de lo que voy a contar es muchas veces en el mundo real
de las empresas un pequeño nivel de sofisticación ya es mucho.
No hace falta, yo siempre digo,
no todos tenemos que ser Google, y es un ejemplo un poco bruto,
pero es decir,
muchas veces con aplicar un mínimo nivel de sofisticación,
con aplicar los conocimientos que estamos adquiriendo aquí
o que vais a adquirir,
ya eso va a suponer un cambio.
Entonces eso es muy importante.
Entonces el perfil de científico de datos es muy necesario,
pero no es lo único que tiene que tener un equipo de análisis.
Lo quería empezar por ahí porque es un poco el contexto
de lo que es la función de análisis de datos en una compañía.
Simplemente dos notas o cuatro notas rápidas
en cuanto a las herramientas que utilizamos,
que ya muchos las estaréis o las podéis conocer del aspecto académico
o incluso de vuestra vida fuera de los estudios.
Pero como os digo, primero, fundamental para poder trabajar
en análisis de datos es tener los datos.
Los datos viven en repositorios analíticos,
que es lo que os comentaba antes.
Normalmente las empresas tienen sistemas de información,
sistemas de información operacionales.
Por ejemplo, un banco tiene su sistema de tarjetas de crédito,
su sistema de hipotecas, su sistema de clientes.
Y esa información que tienen esos sistemas
no está disponible para poder ser aprovechada directamente,
porque son sistemas críticos,
son sistemas sobre los que no se pueden hacer
consultas, son sistemas muy lentos a veces.
Entonces necesitas que eso se vuelque en unos reposidores analíticos.
Como os decía antes,
esto en la tecnología ha evolucionado muchísimo y tanto el almacenamiento,
que es ahora mucho más asequible,
como los procesos de carga, que son mucho más rápidos.
Hay mucha más información disponible y de mucha calidad.
Pero este primer punto es muy importante.
Igual que este segundo también, muy importante el uso
de las herramientas para explotar esa información.
En este caso, la mayoría de bases de datos relacionales
utilizan el lenguaje que se llama SQL,
que es Structured Query Language, el lenguaje de consultas
estructurada, y es un lenguaje.
Muy sencillo también sobre el papel, porque esto de hecho
se inventó a finales de los años 70 del siglo pasado,
basado en lenguaje natural, palabras clave como select,
como from, como join, palabras muy sencillas de entender,
pero que es un lenguaje, digamos, universal, que cualquier base
de datos que hay por debajo, y como os digo,
la tecnología ha avanzado mucho y hay un montón de mejoras en
el almacenamiento, en las capacidades de esas bases de datos,
pero al final todas entienden ese lenguaje
y es una herramienta que muchas veces no se enseña
o se da por supuesta y es de mucha importancia
para el trabajo de análisis de datos.
Luego, por supuesto, Como os decía,
otro gran cambio de los últimos años es la aparición de lenguajes
de programación específicos para análisis de datos.
Ahora mismo el lenguaje más popular es Python,
es la herramienta más universal, el lenguaje que yo creo
que se utiliza prácticamente de forma.
Digamos ubicua.
R también es súper conocido y muy importante.
En mi equipo, por ejemplo, usamos R porque R, frente a Python,
tiene una ventaja que es que R se concibió como un lenguaje
para análisis estadístico y para estadística de datos,
mientras que Python es un lenguaje generalista
que tiene muchísimos módulos y muchísimas herramientas y librerías
para trabajar con datos y está súper bien explotado
y es muy conocido.
Os digo, prácticamente es la herramienta más habitual,
pero.
En el caso de R, es que su diseño es específico para análisis de datos
y provee de herramientas muy particulares
y muy útiles.
Vamos a ver luego algún ejemplo también en este lenguaje,
que es el que usamos en mi equipo.
Y luego, por último, herramientas de visualización.
Al final, estos lenguajes que estábamos comentando,
casi todos tienen sus librerías y sus módulos de visualización
para poder hacer incluso cosas muy sofisticadas,
muy avanzadas.
Y que quedan muy bien.
Lo que pasa es que, de nuevo,
la tecnología y el mundo del dato ha avanzado
muchísimo en los últimos años
y se han incorporado todas estas herramientas Power BI,
Tablo, Google Data Studio y otras que me estoy dejando ahí,
pero que son muy conocidas y que ahora están a unos precios,
a unos costes de licencia muy asequibles
y que permiten unos resultados muy profesionales
y sobre todo muy interactivos.
Entonces, para compartir información con usuarios de negocio,
jugadores de mando, informes, todo tipo de información.
Estas herramientas son fundamentales
y esto al final tenerlo integrado en el ecosistema de datos
es relativamente barato y te permite democratizar,
como decíamos antes, democratizar el dato,
extender el dato a toda la organización.
Entonces, con este contexto, os quería hablar un poco de un caso.
Voy a empezar a hablar de un caso real de nuestra empresa,
como ha dicho Elvira.
Yo trabajo en Acierta Servicios Financieros,
que es una empresa de centros de contacto,
un contact center, un call center también se puede llamar,
que trabajamos para entidades del sector financiero,
para bancos, financieras de consumo.
Y lo que hacemos
es básicamente externalizar campañas de contacto con clientes.
La entidad quiere hacer una campaña comercial
de un producto o servicio, nos cede la base de sus clientes,
nosotros les contactamos y les hacemos la oferta comercial
que corresponda.
Puede ser un préstamo, puede ser una tarjeta de crédito,
un servicio.
Ahora vamos a contarlo con un poco más de detalle.
En este caso,
la entidad que nos contrata es una financiera de consumo
que tiene un servicio de tarjeta de crédito
y lo que quiere es vender un servicio de disposición de efectivo
de esa tarjeta de crédito.
Sin entrar en muchos detalles, tampoco en este momento,
pero al final es una especie de préstamo con cargo
a la tarjeta de crédito.
Que el cliente tiene el dinero en su cuenta,
tiene una serie de servicios, una serie de ventajas.
Entonces, ¿cómo funcionamos con este servicio?
Hay una serie de bases de datos de grupos de clientes mensuales
a los que tenemos que llamar
y a los que tenemos que hacer esa oferta comercial
de este servicio.
¿Qué es lo que pasa?
La facturación nuestra,
lo que Acierta obtiene de ese servicio,
es variable en base al éxito.
Es decir, a mí me interesa sacar el máximo rendimiento
de la base de registros que me entrega el cliente,
la entidad.
Entonces, yo tengo un imperativo de sacar el máximo para tener
la mejor facturación.
¿Qué es lo que pasa por otro lado?
El cliente me dice, oye, yo te doy 2.000 registros o 4.000 registros,
tienes que llamarlos a todos.
Entonces, yo tengo que encontrar un equilibrio entre mi margen
y lo que me cuesta hacer ese contacto sobre todos esos clientes,
ese tratamiento, y lo que voy a tener,
que es mi interés a sacar lo máximo posible.
Entonces, ahí es donde está el arbitraje
o la optimización, que es, me interesa discriminar los registros
que tienen mayor potencial, mayor probabilidad de contratar,
para centrar mis esfuerzos en esos clientes
y haciendo el tratamiento, digamos,
invirtiendo los mínimos recursos posibles en el resto.
Y entonces es para lo que nosotros analizamos toda esa información
que tenemos.
Nosotros ahora lo vamos a ver, pero al final la entidad nos facilita
en cada ejecución mensual de esa campaña,
nos da una serie de indicadores de los clientes.
Nosotros podemos analizar e intentar entender,
en base al resultado luego de contratación,
dónde están esos clientes más propensos y cómo identificarlos
mediante modelos predictivos.
Todo esto comienza, luego vamos a ver con un poco más de detalle
la metodología de este tipo de proyectos,
pero por irme un poco avanzando.
Nosotros tenemos una serie de estudios, ¿vale?
Que hemos ido haciendo, ¿vale?
Donde analizamos los diferentes indicadores.
Aquí os he traído esto a modo de ejemplo, ¿vale?
Sin entrar tampoco en muchísima complejidad,
en muchísimo detalle.
Pero, por ejemplo,
uno de los valores que tenemos es la edad del cliente, ¿vale?
Entonces, nosotros tenemos aquí en estos gráficos
que veis, bueno, están divididos por las diferentes franjas de edades
de los clientes,
el resultado que llamamos en tasa de éxito, que es básicamente
el número de contrataciones dividido entre el número de clientes
que hay en ese grupo, ¿no?
Lo tenemos abierto en las cuatro series,
son los cuatro tipos de tarjeta
que hay, tarjeta RV significa tarjeta revolving,
RV promo significa una tarjeta revolving con un tipo bonificado,
TC una tarjeta a fin de mes y TC promo con el tipo bonificado.
Ahí lo que vemos es en este gráfico, vemos que efectivamente.
Por perfil de edad,
en el caso de Revolving es clarísimo,
pero en los otros segmentos también parece haber una mayor inclinación
a contratar en determinados perfiles de edad.
Esto ya te da una primera pista.
Marcas de tarjeta.
Esta financiera de consumo tiene diferentes marcas
asociadas a los diferentes acuerdos que tiene con aerolíneas,
con agencias de viajes, con otro tipo de comercios.
Cada uno de esos clientes tiene una marca.
Y esas marcas,
también vemos que hay diferencias en el apetito por este servicio
a lo largo de las marcas.
Bueno, pues este análisis, digamos, univariante,
ya te va dando ideas de variables que pueden ser relevantes
en el modelo.
En este caso, por ejemplo, lo traía aquí también
porque el límite redondo.
El límite redondo es un cliente que tiene,
imagínate, 3.000 euros de disponible en la tarjeta,
3.000 exactos, frente a otro que tiene 1.837,22 euros.
La diferencia está, claro, si yo fuera la entidad,
yo sabría qué clientes son activos y cuáles no, pero soy un proveedor,
entonces a mí solo me dan una información muy parcial.
Yo infiero del límite redondo
que si tienes el límite redondo no estás usando la tarjeta
y por tanto probablemente seas menos propenso a contratar.
Y eso justo es lo que nos dicen los datos.
Si veis la línea verde oscura es el límite no redondo,
es decir, es el cliente que tiene
237,14 de disponible y el de la línea verde claro es
el que tiene 3.000 clavados o 2.000 o 500.
Claro,
lo que ves es que efectivamente el usar la tarjeta es un proxy
para poder tener más éxito en la venta de este servicio.
Esto, que para el banco es evidente, cuando se lo da un proveedor,
pues nosotros tenemos que buscar muchas veces caminos,
digamos, alternativos para encontrar esa información
y poderla utilizar en nuestros cuadernos.
Lo mismo, el último uso,
pues lo mismo.
También vemos que los clientes que han usado este servicio.
Anteriormente pues tienen más probabilidad
y por tanto pues parece que el éxito del modelo
iría por ahí.
Con toda esta información
y más, luego vamos a ver un poco más en detalle la metodología,
¿qué es lo que hacemos?
Pues construimos un modelo de varios tipos, en este caso
el modelo que hemos construido es un modelo de regresión no lineal,
sino un modelo lineal generalizado, que ahora lo vamos a ver,
Sí que quería empezar hablando por la regresión lineal
porque al final es un caso como muy particular y muy entendible
de este tipo de modelos.
La regresión lineal al final
es una manera de predecir una variable independiente
y a partir de una serie de variables dependientes que serían las X,
Esas variables están,
digamos, se relacionan entre sí mediante una combinación lineal,
mediante esos betas,
y hay un beta sub cero que es el término independiente,
digamos, un valor independiente.
Entonces, este modelo muy sencillo, muy potente, ¿vale?
Es verdad que ya vamos a hablar un poco de las limitaciones que tiene
y de ese modelo lineal
generalizado que te permite suavizar algunas restricciones y.
Y poder acceder a una gama más amplia de distribuciones y de modelos.
Pero este modelo muy sencillo, pues lo que nos permite
es eso, tener una relación entre esas variables dependientes
y la variable independiente.
¿Cuál es la medida de este modelo?
Bueno, pues el error cuadrático mínimo, esta fórmula,
que al final lo que nos da es.
¿Cuánto error se comete con las predicciones?
Es una medida,
es una métrica del error cometido al hacer una serie de predicciones.
Yo estoy prediciendo una variable
y, el yésimo componente de la variable,
la yésima observación, y lo relaciono con el valor real
y entonces calculo esa el cuadrado y esa media de esos cuadrados.
Esto, aquí estamos ya en lo que vosotros conocéis,
esto es una función convexa,
esta función se optimiza y se calcula el mínimo
y es el que te permite obtener los coeficientes que optimizan
el modelo.
La regresión al final lineal,
bueno, se puede argumentar que es un modelo súper sencillo,
que es un modelo, digamos, bueno, con unas hipótesis también bastante,
digamos, poco, o a lo mejor poco realistas, ¿no?
Es decir, por ejemplo, la variable independiente tiene que ser normal,
no puede haber colinealidad entre los betas,
entonces, ese modelo, digamos, se puede argumentar
que es muy sencillo, la realidad es que,
o sea, es muy sencillo pero se da muchas veces,
es lo que os decía al principio de muchas veces
aplicar un poco de inteligencia ya simplemente es una ventaja.
Lo que os pinto abajo,
el gráfico que os pinto abajo, es una recta de regresión,
es decir, una regresión lineal de dos variables, una variable
y que es un caso real de uso nuestro
de estas dos variables, es decir, al final lo que hay en el eje horizontal
es lo que llamamos spin rate, spin rate
es el número de intentos que yo hago sobre cada cliente,
el número de intentos de llamada.
Es una campaña de préstamos en este caso,
el ejemplo que he traído, pero para que veáis el contexto,
es cada semana yo hago intentos sobre una serie de clientes y el spin
rate es cuántos intentos en promedio he hecho esa semana.
Como veis va desde uno, significa que a toda la base
le he hecho un único intento de llamada.
Normalmente siempre estamos más bien cerca de dos y medio, tres y más.
Eso es lo que está en el eje horizontal
y en el eje vertical lo que está es,
veis que pone porcentaje de SOP.
SOP es lo que nosotros llamamos contacto útil.
Es decir, he logrado hablar con un cliente
y le he logrado hacer una oferta comercial.
Me ha dicho que sí o que no.
Pero he logrado ese contacto útil, ¿vale?
Y lo que veis,
lo que dice esta herramienta tan sencilla y tan básica
como la recta de regresión es, oye, cuanto más intentos hago,
más probabilidades de obtener contacto útil.
Esto es un aprendizaje que ya os digo que parece muy evidente,
pero es muy importante para nosotros,
porque al final lo que significa es, no me da lo mismo
llamar una vez que llamar tres, prefiero llamar tres.
Es verdad que luego hay que interpretarlo todo y muchas veces
no podemos hacer la extrapolación y decir,
pues si llamo ocho veces voy a tener un SOP del 120%.
De hecho,
ahora vamos a hablar un poco del modelo generalizado
porque no es así.
Pero sí que es verdad que esta regresión lineal,
dos variables, súper sencilla,
pues es una herramienta que es muy sencilla,
pero que es válida y que ayuda a entender
muchas dinámicas del negocio.
Pero como os digo, al final, el modelo de regresión lineal
se puede quedar un poco corto en cuanto a eso,
en cuanto a diferentes restricciones
que tiene sobre la variable dependiente, sobre los predictores.
En su momento, en los años 70 del siglo pasado,
se inventaron los modelos lineares generalizados, que es al final
una generalización de las hipótesis del modelo de regresión lineal,
para permitir modelizar otro tipo de distribuciones.
Por ejemplo.
Imagínate que la variable independiente tiene
valores que están acotados, por ejemplo, inferiormente.
Porque, por ejemplo, son cantidades positivas,
como puede ser el número de clientes que acuden a un servicio
o el importe de un préstamo.
Son variables que están acotadas inferiormente en este caso,
por cero, y son enteros positivos o cero.
O reales positivos.
Esas variables, claro,
si tú modelizas una regresión, digamos, lineal, normal,
el modelo te puede dar unos valores que no son reales,
te puede dar valores negativos que no podría ser un resultado real.
Entonces, para, digamos, para.
Pues eso, para salvar esas hipótesis
y para aplicar el modelo tipo regresión lineal a más modelos
es para lo que se inventó los GLM.
Entonces los GLM al final lo que hacen es,
donde en la variable independiente, por ejemplo, la regresión lineal
tiene que ser una distribución normal, pues en el modelo lineal
generalizado puede ser una distribución arbitraria
dentro de la familia de distribuciones exponenciales.
Pero eso te incluye muchísimas distribuciones que son
las más frecuentes en el uso.
Por ejemplo, La distribución de Poisson,
que es la que te da conteos o enteros positivos.
La distribución logística,
que te permite modelar probabilidades también.
Otro caso que vamos a ver ahora.
Entonces, el modelo lineal te permite trabajar
con una gama más amplia de funciones.
Lo mismo en cuanto al comportamiento de los predictores.
En el modelo de reversión lineal, al final.
En el modelo lineal generalizado, los predictores cambian en función
de una función que se llama función de enlace.
Ahora lo vamos a ver con un poquito más de detalle.
Simplemente a nivel enunciativo,
no voy a entrar en toda la traca teórica
que tiene este modelo, pero al final el modelo generalizado
se compone de estos tres elementos.
La distribución, la Y,
es esa distribución que tiene que ser de la familia exponencial.
El predictor eta, que es esa combinación lineal
de las variables dependientes y la función de enlace.
La función de enlace lo que tiene es la particularidad de que la media,
la esperanza de la variable en función de los predictores,
varía como la inversa de esa función de enlace, ¿vale?
Eso, ya os digo, no quiero entrar en todo el detalle de teoría,
pero al final lo que estamos diciendo
es, vale, esto te permite que, por ejemplo,
en un modelo de Poisson como el que vamos a ver,
si utilizas el logaritmo como función de enlace,
eso hace que la variación de los parámetros al final esté más
acotada en el resultado final y no tengas tanta dispersión
en el resultado, ¿vale?
En este modelo la clave
es la obtención de los estimadores de máxima verosimilitud,
que también es una función convexa que se resuelve,
como habéis visto, con métodos de Newton-Raphson
o con el método más popular, que es el método de los mínimos cuadrados
rebalanceados iterativos, que al final es un método de Gauss-Newton
que resuelve esa ecuación y te permite obtener los betas.
Es un poco en cuanto a.
En cuanto al marco teórico de los GLMs,
que es una herramienta que es súper utilizada en aplicaciones
como las que vamos a ver, pero en todo tipo de aplicaciones,
en el mundo de los seguros, por ejemplo,
en la parte de todo el cálculo del riesgo, eso es ubicuo,
está en todas partes.
Entonces, en nuestro caso, volviendo al modelo
que veíamos de contratación de este servicio de tarjeta,
Aquí lo que, bueno, he pegado un poco la salida de la función de R,
de la función de regresión logística,
que como veis, la fórmula en la parte de la izquierda,
la fórmula que dice es relación al importe de la venta
con una serie de variables que están ahí, indicador revolving,
rango de límite, límite redondo,
como comentábamos.
Después de este pequeño paréntesis.
Vale, bueno, simplemente estábamos hablando
de los resultados de la aplicación de este modelo de GLM,
de regresión de pasón, que habíamos aplicado
para predecir el importe contratado en este servicio
y os estaba contando un poco cómo hacemos esa aplicación
en las bases de datos mensuales
y cómo son las mejoras que obtenemos.
Al final nos centramos mucho, evidentemente,
en los grupos de propensión alta y un poco en el grupo
de propensión media, pero.
Pero sobre todo vemos que la parte del león de las ventas
viene del grupo de propensionarios.
Lo siguiente que quería traer es un repaso
a la metodología que usamos para este tipo de proyectos
y sobre todo os lo quería contar para entender
un poco cómo construimos
en la vida real este tipo de modelos y qué ciclos seguimos.
Y luego lo quiero poner en relación con un segundo ejemplo,
con un segundo caso de un modelo de Random Forest,
que es una técnica de clasificación con Machine Learning.
Entonces, voy a ir rápido, ¿vale?
Porque, bueno, hemos hecho un poco de parón y vamos a ir abreviando
para que no se nos haga muy largo a ninguno, ¿vale?
Simplemente nada, simplemente es necesario
tener una metodología de este tipo, pues eso,
para separar, porque los equipos de analítica,
pues al final tenemos mucho día a día,
tenemos muchas cosas que hacer
y sin embargo estos proyectos a los que son más importantes,
pues parece como que no tenemos tiempo para abordarlos, ¿no?
Y por eso necesitamos este tipo de metodologías, ¿vale?
Porque nos dan una manera organizada y planificada de hacer los proyectos
y nos proporcionan una base de conocimiento para la empresa,
¿vale?
Simplemente, no voy a entrar tampoco en toda la explicación, ¿vale?
La metodología que utilizamos nosotros se llama CRISP-TM, ¿vale?
Es una de las metodologías más populares
para este tipo de proyectos de analítica de datos y.
Chris DM surge a finales de los 90, es una cosa, de hecho DM
es data mining que ya nadie utiliza esta palabra,
es una cosa súper obsoleta.
Entonces, bueno,
pero sin embargo la metodología sigue siendo muy popular
y además es que tiene unos pasos muy lógicos
y está muy orientada al negocio, ¿vale?
Tiene diferentes etapas.
Y solamente las voy a anunciar porque como luego
en el siguiente caso,
o sea, tenía una explicación como más detallada,
pero como luego las vamos a ver un poco en la práctica
en el siguiente caso, pues las vamos viendo en cada punto.
Pero importante,
una parte de entendimiento de la situación del negocio
y del modelo que quieres plantear.
Evidentemente eso está muy relacionado con un entendimiento
de cómo están los datos en el sistema del que te vas
a alimentar para construir.
Hay que hacer esa labor que os decía de preparación de datos.
Los datos hay que prepararlos para modelizar,
hay que limpiarlos.
Hay que, digamos, trabajarlos.
Ya sabéis, hay una broma con los analistas de datos,
con los científicos de datos,
que dicen que el 80% del tiempo de un científico de datos
se lo pasa limpiando datos
y el 20% quejándose de que está limpiando datos.
Entonces, es una labor muy importante la de preparar los datos
y luego la parte de modelizar, que es.
Pues eso, elegir diferentes modelos y evaluar en ese último paso
y el despliegue.
Esto lo vamos a ver ahora con más detalle,
entonces no me entretengo ahora mucho y vamos avanzando, ¿vale?
El modelo que tenemos es una campaña de venta de préstamos ahora, ¿vale?
Es un segundo servicio de una campaña
de de venta de préstamos que nos da bases de datos semanales la entidad,
o sea, tenemos un grupo de clientes a tratar cada semana
y el entorno es parecido a lo que comentábamos antes.
Los márgenes son decrecientes,
el cliente cada vez paga menos por los préstamos
y entonces nuestro objetivo
es mantener las contrataciones incrementando nuestro margen.
Entonces es un poco
esta primera fase de entender qué es lo que necesitamos aquí.
Entonces, los datos,
pues el cliente nos da un montón de información en este caso,
lo cual nos viene bien para poder construir el modelo.
Nos está hablando.
De su cliente, nos está diciendo la edad, género,
si puede contactar con él por email, por teléfono,
los números de fijo de móvil.
El propio banco tiene, en este caso es un banco el cliente,
tiene una segmentación que ya nos ayuda a nosotros
para saber qué clientes son más y menos propensos,
es decir, ellos ya han hecho también una parte de este trabajo
y nosotros nos aprovechamos de él y lo completamos con toda esa
otra información.
Luego está también lo que el cliente le ofrece al cliente final,
lo que la actividad le ofrece al cliente final,
que también es relevante porque en función de lo que le ofrezca
o del team que le ofrece, pues claro,
el producto es más atractivo o menos y puede ser que.
Digamos, haya más probabilidad de contratar,
si le ha hecho una rebaja
o si es un cliente que ya ha tenido un préstamo, ¿vale?
Y luego lo que nosotros sabemos como prestadores de servicio.
¿Cuántas veces lo he tenido en campaña a ese cliente?
¿Cuánto fue la última vez que lo tuve?
¿Cuántas veces ha sido contacto útil?
Si es que ha sido contacto útil.
¿Cuántos días han pasado desde la última vez que le contacté?
Toda esa información la tenemos, la analizamos, ¿vale?
Trae aquí tres ejemplos de.
De tres de esas variables, ¿vale?
Para que veas eso.
Por ejemplo, en la izquierda, que es el modelo de propensión del banco.
Bueno, pues ya vemos que hay algunos de los segmentos que tienen tasas
de conversión muchísimo más altas que otras, ¿vale?
Entonces, en función de cuántos clientes te entran
de uno u otro, ya te puedes esperar que la contratación va a ser.
Muy diferente.
El centro es el importe que le ha concedido el banco a ese cliente,
entonces los importes, si le ha concedido menos importe,
esto también es una paradoja del mundo de los préstamos,
que bueno, no me voy a entretener ahora mucho,
pero al final cuando el banco te da poco dinero es porque lo necesitas
y tienes muy propenso a contratar y cuando el banco
te ofrece mucho dinero es porque no lo necesitas
y eres poco propenso a contratar, ¿vale?
Eso es un poco lo que dice esta gráfica, ¿vale?
Y luego también eso, la relación entre cuántas veces.
Lo hemos tenido en campaña y el éxito.
Evidentemente un cliente que le estoy todos los meses haciendo una oferta
y no me contrata, pues ese va a tener menos probabilidad de éxito
que el que me entra por primera vez.
Eso es lo mismo que antes, que veíamos un estudio preliminar
y veíamos un poco por dónde podían ir los tiros
a la hora de construir un modelo.
Lo que hicimos en este modelo fue esa fase que os decía de preparar
los datos.
Al final lo que nos quedó es un conjunto con.
636.000 observaciones y 62 variables, estas que hemos comentado
y otras y combinaciones de ellas.
Y esto es lo que os quería contar aquí ahora,
que es importante.
Lo que hicimos en este caso fue un conjunto de entrenamiento
y un conjunto de validación, que es también una cosa muy importante
en este tipo de proyectos.
Las observaciones de validación al final no se utilizan para modelizar,
El modelo no aprende sobre ese 20% de los registros,
aprende sobre el otro 80%
y luego los utilizas para entender si el resultado que te está dando
es bueno y sobre todo para poder comparar diferentes modelos
sobre un tercer conjunto que no ha sido entrenado.
Y es lo que pongo ahí de evitar el overfit.
Muchas veces.
Si pones el 100% de las observaciones a modelar,
lo que tienes es un modelo que te ajusta súper bien
la muestra que tú has seleccionado.
Pero claro, eso no significa que sea el universo total del estudio.
Entonces, por eso dejar un porcentaje de registros
y luego utilizarlo como muestra de validación del resto del modelo.
Al final en este modelo
lo que utilizamos fueron dos tipos de modelos,
dos alternativas.
Una es una regresión logística con GLM
muy parecida a la que hemos visto en el ejemplo anterior.
En el ejemplo anterior era una regresión de Poisson,
pero al final es el mismo modelo.
En este caso es una regresión logística con,
si no me acuerdo la función de enlace,
creo que era identidad.
Ahora lo vamos a ver, creo que está por aquí pintado.
Y el segundo modelo que es el Random Forest,
que lo voy a explicar un poco ahora
en qué consiste ese modelo de Machine Learning de Random Forest.
Aquí os he puesto, bueno, la parte de la izquierda
es lo que salía de la regla logística,
efectivamente la familia como veis es binomial
porque eso estábamos modelando una propiedad y la función de enlace
es la logística, es una variante de la logística.
Y bueno, se utilizaban esas variables que veis ahí.
Y en la parte de la derecha,
el modelo Random Forest, ahora lo vamos a ver,
no es tan visual como un modelo de línea generalizada
que te dice exactamente las variables,
los coeficientes que tienen y puedes hacerte una idea exactamente
de cuál es el peso.
El modelo de Random Forest, al ser árboles de decisión,
que ahora vamos a contar lo que es, es más difícil
saber cuál es la importancia porque hay muchas decisiones,
valga la redundancia, muchas derivaciones
y no se puede saber, digamos, de un vistazo.
Entonces, el paquete de Random Forest
lo que trae es una métrica de lo que se llama el node purity,
que es.
En cuántos nodos interviene la variable
y cómo de importante es.
En este caso, lo más importante que salía en este modelo
es el importe,
como se dice, el importe que le ofrece el banco,
el modelo de propensión del banco y otras características
del producto.
Entonces, hicimos la prueba con estos dos modelos
y simplemente antes de ver el resultado, una breve reseña
de cómo se hace la clasificación con los árboles de decisión
y con el modelo de Random Forest.
Al final, un árbol de decisión, este es un ejemplo.
Muy sencillón, muy tontón,
pero para entendernos.
Imaginaos que tenemos este cesto con estas frutas
que tienen diferentes maneras.
Nosotros a priori no sabemos nada sobre cómo separar esas frutas
en grupos diferentes.
Lo que hacemos es ir probando diferentes criterios.
El primero que nos sale es, ¿tienen el diámetro mayor
que 3?
Vale, pues sí.
Todas las uvas se nos quedan en uno
porque son frutas con un diámetro más pequeño
y todas las otras frutas se van en otro lado.
Y en el segundo nodo abrimos por este color amarillo,
sí, pues todas las amarillas que son los limones se me van a un lado
y las manzanas se me van a otro, ¿vale?
Y eso es básicamente lo que hace un árbol de decisión.
¿Qué es lo que hace?
En cada uno de los nodos se hace un particionado de la muestra que hay
en ese nodo y ese particionado se hace de acuerdo
a minimizar una función, otra vez lo mismo,
una función conversada, ¿vale?
Que no es todo esto.
En este caso puede ser la entropía, puede ser el coeficiente de Gini,
puede ser la ganancia de información,
diferentes métricas para determinar cómo de diferentes entre sí
son las observaciones que están.
Entonces en función de la que más, digamos, separa
o la que más cantidad de información diferente produce,
pues se hace el particionado en ese nodo.
Y luego lo que se llega es a una serie de nodos terminales
donde todas esas observaciones pues tienen
las mismas características o similidades.
El algoritmo de Random Forest
lo que hace es derivar un bosque, es decir, una serie de árboles,
normalmente en el caso del modelo nuestro,
no sé si está por aquí apuntado,
pero este creo que tenía 400 árboles cada bosque,
es decir, para las 600 y pico mil observaciones que hemos visto,
se construyen 400 árboles de división que van combinando aleatoriamente,
por eso se llama Random Forest, porque.
Las variables que intervienen y las observaciones que intervienen
se van eligiendo aleatoriamente y eso te garantiza,
hay toda una demostración, hay un paper de este modelo,
te garantiza que el modelo converge y que te está dando la clasificación
más adecuada sin meterles eso.
Entonces lo que hace es, Para cada observación se comprueba
en qué nodo terminal está en todos los árboles del bosque
y se le asigna a la clase mayoritaria.
Si en todos los árboles ha sido manzana, es que es una manzana.
Eso es un poco lo que hace este modelo.
Si en 400 árboles,
si la mayoría de los 400 árboles me dice que es manzana,
pues voy a suponer que esto es manzana.
Lo mismo con la probabilidad de contratar en este caso.
Si en los 400 árboles me dice que va a contratar,
pues es lo más probable que vaya a contratar.
Entonces, sobre este modelo lo que hicimos es,
vale, bueno, vamos a evaluar o evaluamos los resultados de GLM
y de Random Forest sobre esa muestra de validación,
sobre ese 20% que no se había sido utilizado
para entrenar ninguno de los dos modelos, ¿vale?
Y entonces vimos, oye, ¿qué es lo que nos da?
Aquí lo que tenemos es el resultado por deciles del modelo
que predecía GLM y del modelo que predecía Random Forest,
¿vale?
Divididas en esos 10 deciles y cuántas ventas,
cuántas contrataciones caían en cada decil.
Lo primero que llama la atención, si miráis los números,
es lo similares que son.
Es decir, los dos modelos dan resultados muy parecidos.
Es verdad que el modelo Random Forest
en los deciles más altos.
Parece que trae un poquito más de observaciones
y, por tanto, se da un poco más hacia esos desfiles.
Pero en el conjunto de, por ejemplo, la utilización que hacemos nosotros,
que es el 40% más propenso, lo tratamos de una manera,
al final estamos hablando de una observación de diferencias,
de 338 contra 739.
Es decir, son dos modelos muy, muy, muy similares en términos de mejora.
Esto normalmente se compara con estas curvas de.
Bueno, hay toda una serie de curvas y de herramientas
para comparar el performance de diferentes modelos.
En este caso
la mejora es eso, es cuánto mejora cada decil o cuánto mejora
acumulada hay en cada decil.
La mejora acumulada es al final el 53% de la venta
sobre el 10% de las observaciones,
pues es ese 5,24 que sale ahí en el primer decil.
Y entonces el modelo Random Forest es ligeramente, como decíamos,
o como vemos, un poquito mejor en los primeros deciles
y a partir del cuarto o quinto decil ya es prácticamente idéntico
el resultado.
Entonces lo que hicimos fue comparar estos dos modelos
y dijimos, bueno, nosotros al final para producción
nos hemos quedado con el modelo de Random Forest.
Es lo que estamos utilizando en la gestión de la campaña.
La última fase de la metodología ChrisDM
es esta que veis despliegue.
Entonces, lo que estamos haciendo con ese modelo es.
Los deciles más altos de propensión
lo están generando nuestros mejores agentes.
Nosotros sabemos, como en todos los grupos de personas,
hay gente que se le da mejor vender y gente que se le da peor.
Eso lo tenemos medido.
Entonces, los agentes que se le dan mejor están tratando los registros
sobre los que van a tratar mejores ventas.
Y luego, para los restos de registros,
para los que están del cuarto decil o del quinto decil para abajo,
lo que hacemos es topar la intensidad de gestión.
Oye, si ya te he hecho tres intentos,
ya no lo intento más porque ya sé que de ahí.
Si no me ha contratado, ya no me va a contratar
porque la probabilidad es muy baja y se cae.
Y entonces esta es la aplicación que tenemos en producción
de estos modelos.
Y esta era la última diapositiva.
Hemos tenido ahí una pequeña interrupción.
A pesar de esto,
bueno, simplemente espero que os haya parecido interesante.
El objetivo era eso, ver un poco.
Modelos, la vida real,
aplicaciones y ver un poco cómo se usan todos estos conceptos
que estáis trabajando en aplicaciones prácticas de negocio.
Así que nada, muchas gracias.
Gracias.
Estupendo.
Esa pérdida.
¿Hay alguna pregunta?
Hemos aprovechado algunos a preguntar algo durante el corte.
No sé si desde casa me enviarán algo esta vez,
pero ¿alguien quiere hacer alguna cuestión,
alguna puntualización?
Al final, yo soy muy partidario de ser práctico.
Me gusta, y sobre todo
como hemos visto en este último ejemplo,
muchas veces modelos sofisticados, Rando Forest es un modelo nuevo,
entre comillas, desde los primeros 2000.
Y el modelo lineal generalizado es de los 70.
Una cosa es nueva y otra cosa es vieja.
Por ejemplo, Random Forest es súper intensivo en computación.
Para sacar los 400 árboles se pega un rato
con esas 600.000 observaciones y es un modelo,
dentro de lo que cabe, relativamente pequeño.
600.000 observaciones no es una cosa súper enorme.
Entonces, pero claro, luego el resultado que te da compara
muy bien con una regresión logística,
entonces muchas veces lo que digamos,
lo que obtienes tampoco te merece la pena, yo no es que,
o sea, nosotros trabajamos sobre todo con estos dos tipos de modelos
con otros también, hay unos que se llaman
gradient boosting, hay otros tipos de modelos
de estos que funcionan muy bien también ¿vale?
pero al final muchas veces yo siempre,
vamos queda como muy de vieja escuela pero de verdad,
o sea, estás mejorando una regresión,
pues no siempre sí que le estás aplicando mejora
pero vamos, nosotros no estamos cerrados a nada
pero muchas veces es que estos modelos tradicionales
nos funcionan porque es lo que también os decía al principio
muchas veces la diferencia es entre aplicar algo y no aplicar nada
es decir, evidentemente si tienes digamos
tiempo y posibilidad y cuanto más estudies y más trabajes los datos
y más pruebes diferentes modelos mejor resultado
vas a obtener pero como siempre muchas veces
hay que hacer un trade-off ahí entre lo que.
Lo que puedes hacer
y el tiempo que tienes disponible para hacerlo,
pues al final muchas veces nos vamos a dos o tres tipos de modelos
y es lo que utilizamos.
Sí, bueno, por ejemplo, en esa parte he ido rapidito,
pero al margen de, efectivamente,
que a lo mejor tú puedes hacer un primer estudio
y ver, esta variable está bien, está tal,
luego efectivamente puedes hacer un análisis de componentes principales,
hay una serie de técnicas también que te permiten reducir
dimensiones, etc. Hacer variables sintéticas
y todo ese proceso en la metodología de CRISTM
está ahí en esa parte de preparación de los datos
y es lo que os digo, es lo que lleva mayor parte del tiempo,
hemos pasado muy rápido por él,
pero sí que es una parte importante de este tipo de proyectos.
¿Qué es lo que se está haciendo en el proyecto?
Son modelos que son bastante explicables
y además te sirven como modelo de comparación
con modelos luego más complejos que no son tan explicables.
Esto es un punto importantísimo que acabas de decir.
Y efectivamente, mi jefa se llama Susi y yo lo llamo el factor Susi.
Es decir, yo cuando voy, yo le tengo que contar.
Yo le tengo que decir, oye, esto funciona así porque coge estos.
Claro, si le cuento la película del árbol del Random Forest
y los 400 árboles y tal,
y que esto se elige por mayoría y tal,
se queda así un poco como a cuadros.
Mientras que si le dices, oye, mira,
aquí influye mucho la edad del cliente,
influye el no sé qué, y efectivamente la explicabilidad
es una cosa que.
Sobre todo, además, muchas veces.
Teniendo en cuenta que nosotros somos, digamos,
un proveedor para las entidades,
cuando, lo mismo,
cuando contamos estos modelos a las entidades,
nos miran un poco como diciendo, oye, ¿pero qué estás haciendo?
¿Dónde estás?
Entonces, efectivamente, el poder explicarlo,
el poder decir, no, mira, esto es un modelo estadístico,
estas variables son así, los propietarios son estos,
y entonces, al final, ayuda mucho.
Técnica de reducción de la dimensionalidad,
¿cuáles son las empresas que emplean.
Sí, PCA, PCA mucho.
Y luego también hay que tener en cuenta que muchas veces
aquí cuando ya hablas con.
Bueno, hay que tener en cuenta dos factores.
Primero, que somos un proveedor
y que por tanto las variables que tenemos,
el catálogo es muy limitado.
Es decir, no soy como a lo mejor un banco
que tiene toda la información a su disposición.
En una empresa más grande o en una empresa que es propietaria
de los datos y puedes hacer un montón de análisis
y, por tanto, vas a tener un montón de variables y vas
a necesitar un análisis de componentes principales
o el que sea para reducir esas dimensiones,
normalmente nosotros no tenemos ese problema de tener demasiadas
variables.
Ese es uno.
Y luego, si no, eso efectivamente muchas veces
también es el, entre comillas, el olfato del negocio.
Es decir, oye, mira,
es que esto estoy viendo que no tiene masa,
que no tiene tal y directamente ni lo meto.
O sea, no es que haga un modelo o haga un stepwise
una selección stepwise y vaya metiendo y vaya probando,
inmediatamente es que a veces que ni lo meto.
Sinceramente muchas veces vamos a lo rápido y no hacemos tampoco
una cosa súper sofisticada.
Gracias, pues no hay ninguna más.
Desde luego para nosotros, para Susi y otros clientes, no sé,
pero desde luego para nosotros ha quedado como muy ilustrado este uso
de los principios teóricos básicos en esta práctica
o inteligencia empresarial.
De nuevo, muchísimas gracias.
Por tu participación sentimos los fallos en esta grabación
pero esperamos que luego podamos juntarlo todo bien
y gracias a todos por asistir muchas gracias.