Un enfoque basado en la Minería de Datos
Analista: Tomás Delvechio
IT BI Group - Banco DMEF
Aprovechando la historia de nuestros
clientes y las modernas técnicas de DM y ML, se puede lograr un salto cuantitativo en la detección del crunch de nuestros clientes
Modelo
Ensamble nivel 1
Ensamble nivel 2
Para generar los modelos base
LGB Machine
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1
2
3
4
5
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Ensamble
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Semillerío
Semillerio 1
Semillerio 1
Semillerio 1
Semillerio 2
Semillerio 3
Semillerio 1
Semillerio 2
Semillerio 3
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Semillerio 1
Semillerio 2
Semillerio 3
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Semillerio 1
Semillerio 2
Semillerio 3
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Ensamble de Semilleríos
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Modelo poderoso, sensible a la elección de semillas
Ensamble de LGBMs, fijando el modelo y variando las semillas
Se varían modelo y semillas, ensamblándose sus resultados
Puntos de corte
Estrategías de ensamble
Aporte de las OB
Canaritos para acelerar proceso
Ignorando mes "roto" Junio 2020
Incorporar Lags, Tendencias
(6 meses es convervador)
Enfoque en paralelización de scripts
Tampoco Canaritos
Baseline el gran modelo de la campaña Julio 2021
Sector de infra hizo su aporte para semillerio paralelizable en cloud
Evitar CV con resultados competitivos
Repo con prueba de concepto
Scripts de campaña con Code Review
Scripts basados en prácticas del sector
Apto para su despliegue en la Nube del Banco
Ensamble con otros modelos no dieron resultados al momento
Canaritos no llegó a probarse por falta de tiempo
Cantidad de incentivos no esta bien modelada en el esquema actual
No hubo tiempo para CV, sería ideal haber tenido un Baseline