Prevención de retiros
Predecir si un cliente retirará el 70% o más de sus ahorros en los próximos meses puede ofrecer a un banco una serie de ventajas financieras y estratégicas significativas. Aquí hay algunas de ellas:
Gestión de Riesgos: Una de las principales ventajas es la mejora en la gestión del riesgo. Si un banco puede anticipar grandes retiros de fondos, puede asegurarse de tener suficiente liquidez para cumplir con estas solicitudes sin perturbar sus operaciones diarias.
Planificación de Liquidez: Conocer de antemano los movimientos significativos de fondos permite al banco planificar su liquidez y sus reservas de efectivo, evitando posibles desfases que podrían llevar a la necesidad de adquirir liquidez de emergencia a un costo más alto.
Retención de Clientes: Si un banco sabe que un cliente planea retirar una gran parte de sus ahorros, puede intervenir proactivamente para retener al cliente, ya sea ofreciendo mejores tasas de interés, productos de inversión más atractivos o servicios personalizados.
Optimización de Inversiones: Al entender el comportamiento de retiro de los clientes, un banco puede optimizar su cartera de inversiones, manteniendo un equilibrio entre inversiones líquidas y de largo plazo para maximizar los rendimientos sin comprometer la capacidad de respuesta a los retiros.
Prevención del Fraude: La predicción de patrones de retiro inusuales también puede ayudar a identificar y prevenir el fraude o las actividades delictivas antes de que ocurran, protegiendo tanto al cliente como al banco.
Capital de Reserva: Los bancos están obligados por regulaciones a mantener un cierto nivel de capital de reserva basado en el volumen de depósitos. Predecir los retiros puede ayudar a asegurar que el banco cumple con estas regulaciones de manera más eficiente.
Estabilidad Financiera: En el panorama más amplio, al prevenir los retiros masivos o "corridas bancarias", un banco puede mantener su estabilidad financiera y proteger la confianza en el sistema bancario en general.
Segmentación de Mercado: La predicción precisa puede ayudar al banco a segmentar a sus clientes en función de la probabilidad de retiro, permitiendo una mejor personalización de productos y estrategias de marketing.
Planificación Estratégica: Estas predicciones pueden informar la toma de decisiones estratégicas del banco, como la expansión de sucursales, la contratación de personal, y la planificación de campañas promocionales y de fidelización.
Al aprovechar los modelos predictivos para anticipar los comportamientos de retiro de los clientes, los bancos pueden obtener una ventaja competitiva, manteniendo sus operaciones financieras sólidas y mejorando su relación con los clientes.
Análisis y predicción de abandono laboral
TABLEAU:
Objetivo:
Desarrollar un modelo predictivo que identifique la probabilidad de que los empleados abandonen la empresa. El proyecto también incluirá un análisis del impacto financiero asociado con la rotación de personal, evaluando directa e indirectamente los costos involucrados.
Datos y Metodología:
Recopilación de Datos: Utilizar datos históricos de RRHH que incluyan edad, salario, nivel de satisfacción, evaluaciones de rendimiento, duración del empleo, datos demográficos, y otros factores potencialmente relevantes.
Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Identificar correlaciones y tendencias que puedan influir en la decisión de un empleado de dejar la compañía.
Modelado Predictivo: Implementar modelos de aprendizaje automático como Regresión Logística, Árboles de Decisión o RandomForest para predecir la probabilidad de abandono. Utilizar técnicas de validación cruzada para optimizar y validar el modelo.
Análisis de Costos: Estimar los costos asociados con el abandono de empleados, incluyendo la contratación de reemplazos, entrenamiento, pérdida de productividad, y el impacto en la moral del equipo.
Ventajas de Realizar este Proyecto:
Reducción de Costos: Identificar y retener a los empleados en riesgo de abandono puede reducir significativamente los costos de reclutamiento y capacitación.
Mejora de la Planificación de Recursos: Prever la rotación de empleados permite una planificación de recursos humanos más efectiva y evita la escasez de personal.
Incremento de la Productividad: Reducir la rotación mejora la continuidad y la acumulación de conocimientos dentro de la empresa, lo cual se traduce en una mayor eficiencia y productividad.
Mejora del Clima Laboral: Intervenir proactivamente puede mejorar la satisfacción y el compromiso del empleado, lo que lleva a un ambiente de trabajo más positivo.
Desarrollo de Liderazgo: Al entender las causas de la rotación, la gerencia puede mejorar sus estrategias de liderazgo y gestión, lo que potencia el desarrollo organizacional.
Ventaja Competitiva: Una menor rotación puede convertirse en una ventaja competitiva al retener talento clave y mantener la estabilidad operativa.
Este tipo de proyectos de ciencia de datos no solo aborda problemas inmediatos de retención de personal, sino que también proporciona insights estratégicos para la toma de decisiones a largo plazo en la gestión de recursos humanos
Real State Analysis
In this notebook we will make analysis of the price of some real state assets located in New Taipei / China. This Notebook introduces some basic concepts of statistics, such as covariance or nearest neighbors function.
Advantages of Conducting this Project:
Informed Decision-Making: Helps buyers and sellers make data-driven decisions regarding property transactions, potentially maximizing investment returns or optimizing purchase timing.
Risk Reduction: Provides developers and investors with a better understanding of market conditions and price determinants, reducing financial risks associated with real estate investments.
Market Insight: Delivers detailed insights into which features add the most value to a property, aiding in property development and enhancements.
This project leverages data science to not only address the immediate need for accurate property valuations but also to equip stakeholders with strategic knowledge for long-term planning and decision-making in the real estate market.
Data was collected from: real_state_data
Pricing Guide
The purpose of this project is to generate accurate prices on the car market, using the temporal series of each model to calculate the price.
It processes the data to correct any outlier and any gap in between prices, eliminates fake publications that can alter the data, generates different sets of information by partitioning the data on every source that was occupied in the process, and makes various aggregations based on selling time and geographic information to give a real depth inside about the behavior of that particular vehicle and its expected price over the next three months.
The average selling time and the price in every state of the country where the data was collected are calculated and added in a JSON format.
•Various Al predicting models were used in this project. The script is trained to adapt and use the most suitable model according to the data.
•The script handles a database of over 40k entries. To optimize time, it occupies a multiprocessing package that generates 16 subprocesses, multiplying the speed 16 times, with every process being allocated in every core of the CPU.
• An AWS cloud integration was necessary to run the script with 16 cores. EC2 proved to be the best reliable option based on price/benefit.
•This notebook is provided with some text cells which explain in a visual way what is happening on the code.
•This is a very extensive project so I'll only give some examples as how some functions are thought and executed.
Outliers Detector Algorithm
This is a handmade algorithm, developed to parse time series data, and fix any error, flag every outlier and then generate a report on a csv form.
The algorithm is calibrated to fix outliers in the form of "steps", "pikes", and the combination of these two.
The original purpose of these project was to parse databases which were loaded manually, some examples are displayed to give an idea of some use cases.
S&P500 Exogenous Variables
Hypothesis: The S&P 500 index has a statistically significant, exogenous effect on the value of gold(GLD).
Null Hypothesis: S&P500 index does not have a statistically significant, exogenous effect on the value of gold.
Lets do some data science.
The U.S. Food Imports data product is an annually published statistical summary of the value and volume of food imports coming into the United States.
U.S. consumers demand variety, quality, and convenience in the foods they consume. As U.S. consumers have become wealthier and more ethnically diverse, their food basket reflects a growing share of tropical products, spices, and imported gourmet products. Seasonal and climatic factors drive U.S. food imports of popular types of fruits, vegetables—and tropical products, such as cocoa and coffee. In addition, a growing share of U.S. imports can be attributed to intra-industry trade, whereby agricultural-processing industries based in the United States carry out certain processing steps offshore and import products at different levels of processing from their subsidiaries in foreign markets.
An ARIMA and ARIMAX forecaster was used to predict values of food upon the relation of other edibles.
Data: Food_imports.xlsx
Prueba técnica de IBSO.