Este curso introduce a las aplicaciones de data mining en la industria bancaria.
Se incluyen los principales problemas y formas de resolverlos mediante herramientas
de data mining.
Constituye una introducción a la utilización de herramientas focalizadas en esta industria.
Aprenda cómo:
Utilizar técnicas de data mining descriptivo para comprender las características
de grupos de clientes.
Usar técnicas de data mining predictivo para seleccionar clientes específicos con
mayor propensión a la adquisición de productos o servicios, o con mayor probabilidad
de deserción.
Identificar clientes posiblemente fraudulentos.
Quiénes debieran asistir
Gerentes y analistas dentro de la industria bancaria.
Prerrequisitos
Antes de asistir este curso, debiera estar familiarizado con Microsoft Windows y el software
basado en Windows. Además, debiera tener al menos una familiarización de nivel introductorio
con los conceptos de la estadística básica. Es conveniente alguna experiencia previa en la
industria bancaria.
Contenido
Introducción a las aplicaciones de data mining en la industria bancaria.
Caracterización de clientes.
Segmentación y profiling.
A qué clientes ofrecer productos o servicios específicos?
Modelización de respuesta.
¿Qué clientes probablemente desertarán? Modelización de attrition.
¿A qué clientes convendría atraer? Modelización de adquisición.
Identificación de conducta fraudulenta.
Modelización del fraude.
Técnicas de data mining: clustering, profiling, árboles de decisiones,
regresión logística y redes neuronales, comparación de modelos y scoring.
