∑ √ ∉ ∅ ∂ ∞ ζ ξ λ χ α ≤ Ω ∃ 4 ≈ ∏ ζ 3 ↔ ϕ χ β % ≡ ∅ σ δ Ψ Γ Δ ∏ ⊆ ≤ σ θ β ± ∏ ∑ ≠ ⊆ χ ∀ 6 ∞ ∑ √ ∉ ∅ ∂ ∞ ζ ξ λ χ α ≤ Ω ∃ 4 ≈ ∏ ζ 3 ↔ ϕ χ β % ≡ ∅ σ δ Ψ Γ Δ ∏ ⊆ ≤ σ θ β ± ∏ ∑ ≠ ⊆ χ ∀ 6 ∞ ∑ √ ∉ ∅ ∂ ∞ ζ ξ λ χ α ≤ Ω ∃ 4 ≈ ∏ ζ 3 ↔ ϕ χ β % ≡ ∅ σ δ Ψ Γ Δ ∏ ⊆ ≤ σ θ β ± ∏ ∑ ≠ ⊆ χ ∀ 6 ∞ ∑ √ ∉ ∅ ∂ ∞ ζ ξ λ χ α ≤ Ω ∃ 4 ≈ ∏ ζ 3 ↔ ϕ χ β % ≡ ∅ σ δ Ψ Γ Δ ∏ ⊆ ≤ σ θ β ± ∏ ∑ ≠ ⊆ χ ∀ 6 ∞ ∑ √ ∉ ∅ ∂ ∞ ζ ξ λ χ α ≤ Ω ∃ 4 ≈ ∏ ζ 3 ↔ ϕ χ β % ≡ ∅ σ δ Ψ Γ Δ ∏ ⊆ ≤ σ θ β ± ∏ ∑ ≠ ⊆ χ ∀ 6 ∞ ∑ √ ∉ ∅ ∂ ∞ ζ ξ λ χ α ≤ Ω ∃ 4 ≈ ∏ ζ 3 ↔ ϕ χ β % ≡ ∅ σ δ Ψ Γ Δ ∏ ⊆ ≤ σ θ β ± ∏ ∑ ≠ ⊆ χ ∀ 6 ∞ ∑ √ ∉ ∅ ∂ ∞ ζ ξ λ χ α ≤ Ω ∃ 4 ≈ ∏ ζ 3 ↔ ϕ χ β % ≡ ∅ σ δ Ψ Γ Δ ∏ ⊆ ≤ σ θ β ± ∏ ∑ ≠ ⊆ χ ∀ 6 ∞ ∑ √ ∉ ∅ ∂ ∞ ζ ξ λ χ α ≤ Ω ∃ 4 ≈ ∏ ζ 3 ↔ ϕ χ β % ≡ ∅ σ δ Ψ Γ Δ ∏ ⊆ ≤ σ θ β ± ∏ ∑ ≠ ⊆ χ ∀ 6 ∞
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Transcript
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
⊆
χ∀6
∞∞
λ
≤
Ω4
ζ
ϕ
%
≡
∅σ
δ
Ψ
Δθ
β
∏
∑
≠
⊆
∞
∑
∉
∞
ζξ
χ
α
≤
∃
∏
ζ
3
↔≡
∅σ
Δ
∏
⊆
≤
β
±
∏
∑
≠
χ∀6
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
¿Porqué mate??
En la Universidad…
… pero la uni se termina…
Ha llegado el momento de enviar C.V.´s…
¿Qué?
¿Dónde?
¿Cómo?
¿…?
?
¿
?¿
Jóvenes matemáticos en la Administración, la Industria y la Banca
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
¿Porqué mate??
En la Universidad…
… pero la uni se termina…
Ha llegado el momento de enviar C.V.´s…
¿Qué?
¿Dónde?
¿Cómo?
¿…?
… y sigues echando C.V.´s…
Jóvenes matemáticos en la Administración, la Industria y la Banca
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
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∑
≠
⊆
χ∀6
∞
Primer contacto con el mercado laboral:
• Becas/Trabajos en prácticas
• Academias
Mi Experiencia
EUSTAT (Instituto Vasco de Estadística)
• Beca de investigación
Soluziona (Indra)
• Consultora de Data Mining
Caja Laboral
• Área de Riesgos
• Técnico de Riesgo de Crédito
• Área de Desarrollo de Negocio (Marketing)
• Técnico de Data Mining
Jóvenes matemáticos en la Administración, la Industria y la Banca
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
¿Qué es el Data Mining?
BBDD
Jóvenes matemáticos en la Administración, la Industria y la Banca
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
¿Qué quieren de nosotros?/¿Qué hacemos?
• Modelizar un determinado comportamiento
• En base al modelo, tomar decisiones
Riesgos
• ¿A qué clientes les puedo dar un préstamo?
• ¿Cuánto dinero les puedo prestar?
• ¿Qué precio tengo que poner a la operación?
Marketing
• ¿Cómo puedo aumentar las ventas de un producto?
• Segmentación de la cartera de clientes
• Estimación de renta y potencial del cliente
• Unidades familiares
• Identificar abandonos/fugas
Jóvenes matemáticos en la Administración, la Industria y la Banca
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
Modelos de regresiónProbabilidad de que un cliente no pague el préstamo:
• Ingresos y gastos del cliente
• Garantías de la operación
• Edad del cliente
• …
Probabilidad de que un cliente contrate un seguro de hogar:• Tenga préstamo hipotecario
• Ingresos del cliente
• Vinculación con la entidad
• …
CONSTRUCCIÓN DEL MODELO
Predecir el comportamiento
Año t + 1
Variables explicativas
Año t - 1
ComportamientoAño t
Jóvenes matemáticos en la Administración, la Industria y la Banca
Lo que nos permite:• Toma de decisiones
• Ahorro de costes (Decisiones centralizadas)
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
GarantíaEdadGastosIngresos 4321e-11 Mora adProbabilid αααα +++=
Modelos de regresiónLos modelos de regresión logística ponderan las distintas variables de manera óptima:
5%
3%
2%
10%
14%16%20%30%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
Prob
abili
dad
de m
ora
Jóvenes matemáticos en la Administración, la Industria y la Banca
Lo que nos permite:• Toma de decisiones
• Ahorro de costes (Decisiones centralizadas)
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
χ∀6
∞
GarantíaEdadGastosIngresos 4321e-11 Mora adProbabilid αααα +++=
Modelos de regresiónLos modelos de regresión logística ponderan las distintas variables de manera óptima:
5%
3%
30% 20% 16%14%
10%
2%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
Prob
abili
dad
de c
ontr
atac
ión
Jóvenes matemáticos en la Administración, la Industria y la Banca
¿Nómina domiciliada?No
No
Sí
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
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Δ
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⊆
≤
σ
θ
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∑
≠
⊆
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∞
Árboles de decisión
Pr 2%
Pr 25%
Pr 15%
Sí No
Pr 15%Pr 5%
Sí No
Pr 35%
Pr 50%Pr 25%
¿Tiene hipoteca?Sí No
Sí No
Pr 10% Pr 10%
Sí No
Pr 30% Pr 35%
Sí No
Pr 75%Pr 5%
Sí No
Pr 25%
¿Más de 1.000 €uros?
¿Tiene tarjeta?
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∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
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Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
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⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
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Análisis clúster
Jóvenes matemáticos en la Administración, la Industria y la Banca
∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
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Ω
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4
≈
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ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
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∑
≠
⊆
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Análisis clúster
=
=
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∑
√
∉
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ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
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≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
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⊆
≤
σ
θ
β
±
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∑
≠
⊆
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Otros modelosOtros modelos interesantes:
• Reglas de asociación
• Redes neuronales
• Métodos de búsqueda aleatoria
• Text mining y Web mining
Es un mundo relativamente nuevo:• Se está aprendiendo
• Oportunidad de investigar y crear cosas nuevas.
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∑
√
∉
∅∂
∞
ζξ
λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
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≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
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El día a día:• Reuniones, documentación,…
• Excel, Word…
• Softwares: SAS, Clementine, SPSS.
• Ilusión de hacer cosas nuevas y proactividad.
Formación:• MBA
• UNED
• Formación on line
Conclusiones
Asignatura pendiente:• Educar a las empresas y a la sociedad
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∑
√
∉
∅∂
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λ
χ
α
≤
Ω
∃
4
≈
∏
ζ
3
↔
ϕ
χ
β
%
≡
∅σ
δ
ΨΓ
Δ
∏
⊆
≤
σ
θ
β
±
∏
∑
≠
⊆
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Gracias por vuestra atención
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