La independencia financiera es el punto en el que tus inversiones generan suficientes rendimientos para cubrir tus gastos sin necesidad de trabajar. No es un concepto reservado para millonarios, es una proyección matemática que depende de tres variables que cualquiera puede controlar: cuánto gastas, cuánto ahorras e inviertes y qué rentabilidad obtiene tu cartera.El … [Leer más...] acerca de Cómo Proyectar Cuándo Alcanzarás la Independencia Financiera
Laboratorio
Cómo Elegir el Test de Hipótesis Correcto para tus Datos
Tienes dos grupos de datos y quieres saber si son estadísticamente distintos. O tienes una muestra y quieres comparar su media con un valor de referencia. O quieres saber si la tasa de conversión de una versión de tu web es realmente mejor que la de otra. En todos estos casos necesitas un test de hipótesis, pero hay decenas de tests distintos y elegir el incorrecto puede llevar … [Leer más...] acerca de Cómo Elegir el Test de Hipótesis Correcto para tus Datos
Cómo Detectar Pseudo-IDs y Data Leakage en el Constructor de Scorecards
El artículo Data Leakage en Credit Scoring explicó por qué este es el error más silencioso y más costoso en la construcción de un scorecard: un modelo contaminado con información del futuro puede mostrar métricas de validación excelentes y ser completamente inútil en producción.Este tutorial muestra cómo usar el detector automático del constructor de scorecards del … [Leer más...] acerca de Cómo Detectar Pseudo-IDs y Data Leakage en el Constructor de Scorecards
Cómo Verificar la Normalidad de tus Datos antes de un Test Estadístico
Antes de aplicar muchos tests estadísticos clásicos (el t-test, el ANOVA, la regresión lineal) aparece un supuesto que con frecuencia se ignora o se verifica de forma superficial: que los datos siguen una distribución normal. Si ese supuesto se viola de forma grave, las conclusiones del test pueden ser incorrectas, p-valores que no significan lo que parecen, intervalos de … [Leer más...] acerca de Cómo Verificar la Normalidad de tus Datos antes de un Test Estadístico
Cómo construir tu primer scorecard paso a paso
En los artículos anteriores de esta serie vimos la teoría detrás del credit scoring: qué son el WOE y el IV, cómo funciona el binning, cómo se transforma una regresión logística en un scorecard, qué diferencia la calibración de la discriminación y cómo monitorizar un modelo en producción. En este tutorial conectamos toda esa teoría con la práctica: construiremos un scorecard … [Leer más...] acerca de Cómo construir tu primer scorecard paso a paso
Pareto/NBD: cuando el abandono silencioso cambia el CLV
En el artículo del Dashboard vimos que Pareto/NBD aparecía junto a BG/NBD con un ajuste estadístico casi idéntico (log-verosimilitud -17.135,8 vs -17.138,2) pero un CLV medio bastante más bajo (15 € vs 29 €). Quedó pendiente explicar por qué. Este artículo cierra ese hueco: la diferencia entre ambos modelos no está en cómo se ajustan a los datos observados, sino en qué asumen … [Leer más...] acerca de Pareto/NBD: cuando el abandono silencioso cambia el CLV
Dashboard CLV: cuatro modelos, un mismo dataset, conclusiones muy distintas
Los artículos anteriores de esta serie cubrieron cuatro formas de mirar el valor del cliente: la fórmula clásica de retención, la segmentación RFM, y los modelos probabilísticos BG/NBD y BG/BB. Cada uno responde a una pregunta distinta y descansa en supuestos distintos. El Dashboard del laboratorio los ejecuta todos sobre el mismo conjunto de datos, lo que permite algo que … [Leer más...] acerca de Dashboard CLV: cuatro modelos, un mismo dataset, conclusiones muy distintas
Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling
En credit scoring el desbalanceo de clases es la norma, no la excepción. En una cartera de crédito al consumo típica la tasa de default oscila entre el 2% y el 15%. Eso significa que por cada cliente que impaga hay entre 6 y 50 que pagan correctamente. El dataset de entrenamiento refleja esa realidad y esa asimetría plantea un problema técnico concreto al ajustar el … [Leer más...] acerca de Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling
BG/BB: el modelo de CLV para compras en períodos discretos
Los dos artículos anteriores de la serie cubrieron BG/NBD, el modelo para negocios donde el cliente puede comprar en cualquier momento con frecuencia libre. Pero no todos los negocios funcionan así. Hay un grupo amplio de contextos (donaciones a campañas periódicas, renovaciones de membresía, compras de catálogo estacional) donde el cliente no decide "cuándo" comprar, sino "si … [Leer más...] acerca de BG/BB: el modelo de CLV para compras en períodos discretos
Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring
Cuando un analista de riesgo presenta un nuevo scorecard ante el comité de dirección, la primera pregunta que recibe es invariablemente la misma: ¿cómo de bueno es el modelo? La respuesta técnica correcta implica tres métricas: Gini, KS y AUC. Con la que se mide la capacidad del modelo de separar a los buenos pagadores de los malos pagadores.Estas tres métricas son las más … [Leer más...] acerca de Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring
BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas
Los dos artículos anteriores cubrieron el CLV clásico —una fórmula útil pero que trata a toda la cartera con la misma tasa de retención— y la segmentación RFM —que clasifica a cada cliente según su comportamiento pasado pero no predice su comportamiento futuro—. Este artículo cierra esa brecha con el modelo que es, hoy, el estándar de referencia para CLV en negocios no … [Leer más...] acerca de BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas
Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción
Has construido un nuevo modelo de credit scoring. Las métricas de validación son mejores que las del modelo actual; el Gini ha subido de 0,58 a 0,64, el KS ha mejorado, la calibración es mejor. Todo apunta a que el nuevo modelo es superior. ¿Lo despliegas en producción y sustituyes al anterior?La respuesta en cualquier entidad financiera seria es: no todavía. Antes de … [Leer más...] acerca de Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción