{"id":87606,"date":"2016-09-06T11:13:49","date_gmt":"2016-09-06T09:13:49","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/tfm-data-science-banca\/"},"modified":"2016-09-06T11:13:49","modified_gmt":"2016-09-06T09:13:49","slug":"tfm-data-science-banca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/tfm-data-science-banca\/","title":{"rendered":"A Data Science project in Banking Domain: TFM de Jos\u00e9 Ram\u00f3n Cajide y Marta C\u00e1mara"},"content":{"rendered":"

Una de las principales preocupaciones de las entidades financieras hoy en d\u00eda es la pol\u00edtica comercial que deben seguir con sus clientes en las retiradas de efectivo en cajeros a partir del Real Decreto-ley 11\/2015, de 2 de octubre, que regula las comisiones por la retirada de efectivo en los cajeros autom\u00e1ticos.<\/span><\/p>\n

Esta ley surgi\u00f3 de la necesidad por parte del Gobierno de regular lo que se empez\u00f3 a conocer como \u201cla guerra de los cajeros\u201d y que fue iniciada por CaixaBank cobrando dos euros a los no clientes en marzo de 2015.<\/span><\/p>\n

El siguiente gr\u00e1fico del peri\u00f3dico El Pa\u00eds, nos ayuda \u00a0a entender esta \u201cfamosa\u201d ley en el sector bancario de los \u00faltimos tiempos:<\/span><\/p>\n

\"clientes_banco_cajide_marta_camara\"<\/a><\/p>\n

Con esta nueva situaci\u00f3n en el sector surge la necesidad por parte de las entidades financieras de una segmentaci\u00f3n avanzada de sus clientes para diferenciar las tarifas comerciales a aplicar en cada caso.<\/strong> En un primer momento, por lo que han optado la mayor\u00eda de las entidades es por aplicar los mismos beneficios a todos sus clientes (por ejemplo, 5 retiradas en cajeros distintos a los propios gratis al mes). Estas pol\u00edticas generalizadas nunca son buenas, tanto para la entidad como para los clientes, que cada uno se comporta de manera diferente.<\/span><\/p>\n

Con esta situaci\u00f3n en la calle, y gracias a los datos que EURO 6000 facilit\u00f3\u00a0a Jose Ram\u00f3n Cajide<\/a> (Digital & Big Data Analyst\u00a0en El Arte de Medir y ahora Data Scientist) y Marta C\u00e1mara<\/a> (Data Scientist en Euro 6000) quienes est\u00e1n detr\u00e1s de este proyecto, se les ocurri\u00f3 tratar de hacer una segmentaci\u00f3n de clientes en funci\u00f3n de su comportamiento en las retiradas de efectivo en cajeros a partir de enero de este a\u00f1o<\/strong> (es decir, el momento de entrada en vigor de la nueva regulaci\u00f3n sobre comisiones en cajeros). La incorporaci\u00f3n de nuevas fuentes de datos a las segmentaciones tradicionales posibilita la obtenci\u00f3n de una visi\u00f3n y un entendimiento m\u00e1s completos de sus clientes. Conocer mejor a los clientes permite realizar un targeting m\u00e1s ajustado, y esto se traduce en mayor eficiencia y rendimiento de las acciones comerciales. <\/span>
\nHoy, juntos, nos cuentan c\u00f3mo han desarrollado el proyecto, c\u00f3mo han aplicado lo aprendido en el M\u00e1ster de Data Science<\/a> y lo comparten con nosotros:<\/strong><\/p>\n

Desde un principio los dos ten\u00edamos claro que quer\u00edamos aplicar a nuestro proyecto todo aquello que hab\u00edamos aprendido durante el m\u00e1ster, tanto en lo que respecta \u00a0al empleo de una metodolog\u00eda para la gesti\u00f3n del proyecto como en la combinaci\u00f3n de parte de las herramientas y modelos.<\/p>\n

Comenzamos tratando de entender el \u00e1mbito, conocer el negocio en el que \u00edbamos a centrar nuestro proyecto<\/strong>. Esta es una de las cosas que te ense\u00f1a Israel Herraiz<\/a> (director del m\u00e1ster) el primer d\u00eda de clase y es un factor cr\u00edtico para alcanzar el \u00e9xito en cualquier proyecto de data science. <\/strong><\/span><\/p>\n

Esto te facilita el identificar el enfoque anal\u00edtico a seguir, los m\u00e9todos estad\u00edsticos o de aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) que nos ayudar\u00edan a dar respuesta a la pregunta de negocio que nos planteamos inicialmente.<\/span><\/p>\n

A partir de aqu\u00ed comenzamos por obtener los de datos<\/strong> para el proyecto. Fue un proceso que se repiti\u00f3 hasta que conseguimos la informaci\u00f3n que necesit\u00e1bamos para ser analizada.<\/span><\/p>\n

Comenzamos entonces la parte m\u00e1s laboriosa en la que tratamos los datos y realizamos un minucioso \u00a0an\u00e1lisis exploratorio<\/strong> de los mismos. Aunque esta parte fue ejecutada en su mayor parte usando lenguaje R<\/strong>, no dejamos de utilizar los conocimientos aprendidos para el manejo de datos mediante la l\u00ednea de comandos de Linux<\/strong> (bash) as\u00ed como de alguna librer\u00eda en Python<\/strong>.<\/span><\/p>\n

Seguimos con un proceso de transformaci\u00f3n de los datos,<\/strong> tomando ciertas variables existentes y generando nuevas a partir de las ya existentes para posteriormente realizar aquellos test estad\u00edsticos que nos informaban de la variables que deb\u00edamos considerar y cu\u00e1les excluir.<\/span><\/p>\n

A continuaci\u00f3n iniciamos la fase de modelado<\/strong>, es decir, aquella en la que se trata de dar forma a los datos Es la fase en la que tratamos de encontrar tras realizar pruebas con nuestros equipos y dado el volumen de datos que ten\u00edamos y la complejidad de los c\u00e1lculos, optamos por utilizar el cluster al que ten\u00edamos acceso<\/strong>. Esta fase supon\u00eda un desaf\u00edo para nosotros pero nos sirvi\u00f3 para aprender a desarrollar una aplicaci\u00f3n en Python haciendo uso de la api para Spark<\/strong> (Pyspark) y a implementar un algoritmo de aprendizaje no supervisado<\/strong> sobre un entorno en el que los datos se encontraban distribuidos en varios nodos de servidores Hadoop<\/strong>.<\/span><\/p>\n

Una vez evaluado el modelo y finalizamos con la visualizaci\u00f3n del resultado<\/strong>. Durante el m\u00e1ster aprendimos a realizar potentes visualizaciones con R, D3.js, Tableau e incluso Python<\/strong>. Las clases de Tableau nos vinieron genial y pudimos comunicar \u00a0mediante un Storytelling realizado con Tableu el resultado final de nuestro proyecto.<\/strong><\/span><\/p>\n

La parte m\u00e1s dif\u00edcil sin duda fue el tener que trabajar con un gran volumen de datos<\/strong>. Generalmente estamos acostumbrados a trabajar con ficheros de datos peque\u00f1os, pero cuando te enfrentas a m\u00e1s de cuatro gigabytes de datos sobre los que tienes que hacer agrupaciones, c\u00e1lculos complejos y aplicar algoritmos, es entonces cuando tienes que hacer uso de tecnolog\u00edas m\u00e1s avanzadas que nos obligaban a asumir nuevos retos, como tener que programar sobre datos de muestra y ejecutar el an\u00e1lisis sobre el conjunto final de datos sobre una arquitectura Big Data.<\/strong><\/span><\/p>\n

Por otra parte, siempre\u00a0hemos valorado que un m\u00e1ster te obligue a la realizaci\u00f3n de un proyecto final<\/strong>. Es la mejor forma de poner en pr\u00e1ctica lo aprendido y afianzar conocimientos. No s\u00f3lo aplicas lo aprendido en clase sino que tienes que investigar y buscar soluciones a tus problemas. <\/span><\/p>\n

Por ejemplo, utilizamos varias librer\u00edas de manipulaci\u00f3n de datos, aplicamos diferentes algoritmos y experimentamos con diversos entornos como Cloudera o Hortonworks<\/strong> lo que nos ayud\u00f3 a entender la complejidad que entra\u00f1a cualquier proyecto de data science en cuanto trabajas con grandes vol\u00famenes de datos.<\/span><\/p>\n

Y no olvidemos el lado humano. Los proyectos dan lugar a muchas conversaciones que sirven para afianzar relaciones con todos los compa\u00f1eros del m\u00e1ster y a echarnos unas risas.<\/strong><\/span><\/p>\n

Ahora que el m\u00e1ster ha finalizado, hemos\u00a0podido aplicar en nuestros trabajos lo aprendido.\u00a0<\/b><\/p>\n

En mi caso concreto\u00a0– Jos\u00e9 Ram\u00f3n –\u00a0hace tres a\u00f1os que trabajo como analista en El Arte de Medir<\/a> y desde el primer d\u00eda de clase he podido aportar soluciones basadas en los conocimientos adquiridos. Actualmente disfruto enfrent\u00e1ndome a nuevos retos transformando datos en conocimiento mediante t\u00e9cnicas que hasta entonces eran desconocidas.<\/span><\/p>\n

Cada an\u00e1lisis supone un nuevo reto al que no me importa enfrentarme gracias a la amplia base de conocimientos adquirida en el m\u00e1ster.<\/span><\/p>\n

Han sido muchas horas de clase, en las que hemos aprendido sobre linux, lenguaje SQL, python, R, modelos estad\u00edsticos y algoritmos de machine learning, \u00e1lgebra matricial, visualizaci\u00f3n y todo impartido por un equipo de profesores high level, tanto en lo profesional como en lo personal.<\/strong><\/span><\/p>\n

Toca ahora repasar, aplicar los conocimientos adquiridos y seguir aprendiendo.<\/span><\/p>\n

\"pantallazo_tfm_cajide_marta_camara\"<\/a><\/em><\/p>\n

Si quieres acceder a todo el repositorio del proyecto de Jose Ram\u00f3n y Marta<\/strong> y ver c\u00f3mo han desarrollado cada parte de tu TFM para el M\u00e1ster de Data Science<\/a>, puedes hacerlo desde aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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