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Construiré un modelo de predicción de riesgo crediticio usando python
Transformo datos en decisiones, churn, pronósticos, análisis de clientes
Convierto datos en bruto en decisiones comerciales accionables mediante análisis de clientes, análisis estadístico, modelado predictivo, pronósticos y dashboards.
Soy estudiante de Estadística en la ...
Acerca de este Servicio
¿Necesitas ayuda para evaluar el riesgo de incumplimiento de préstamos?
Construyo modelos de riesgo crediticio en Python para identificar préstamos de alto riesgo, entender los principales impulsores del riesgo y apoyar decisiones de préstamo basadas en datos.
Lo que ofrezco: Limpieza y preprocesamiento de datos; análisis de riesgo de incumplimiento; modelado con Logistic Regression y XGBoost; evaluación del modelo usando AUC-ROC, precisión, recall y matriz de confusión; análisis de impulsores del riesgo; segmentación de riesgo; recomendaciones prácticas; código limpio y reproducible en Python.
¿Por qué trabajar conmigo?
En un proyecto reciente, analicé más de 2.25 millones de préstamos y descubrí que una política de verificación selectiva podría mejorar el valor neto estimado en 29.4 millones de dólares en una muestra de 300 mil préstamos, usando modelado predictivo, análisis de supervivencia e inferencia causal.
Con formación en estadística, me enfoco en validación rigurosa, suposiciones apropiadas y reportes honestos, incluyendo las limitaciones del modelo, no solo en números que se ven bien.
Recibirás: análisis, código, resultados del modelo, visualizaciones y un resumen claro.
<pTrabajo con conjuntos de datos de préstamos, crédito y riesgo de incumplimiento. Envíame un mensaje antes de ordenar con tu conjunto de datos y objetivo comercial para poder recomendarte el enfoque adecuado.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué datos necesitas para construir el modelo de riesgo de crédito?
Necesito tu conjunto de datos de préstamos o crédito, preferiblemente en formato CSV o Excel, junto con una breve descripción de la variable objetivo y cualquier requisito específico.
¿Puedes trabajar con mi propio conjunto de datos?
Sí. Puedo trabajar con tu propio conjunto de datos de préstamos, crédito o riesgo de incumplimiento y adaptar el análisis y el modelo a tus requisitos específicos.
¿Qué modelos utilizas?
Principalmente uso Regresión logística y XGBoost, dependiendo de tu conjunto de datos y los requisitos del proyecto.
¿Qué recibiré después del análisis?
Recibirás el código Python, los resultados del análisis, la evaluación del modelo, visualizaciones y un resumen claro de los hallazgos clave.
¿Puedes analizar el riesgo de incumplimiento de préstamos?
Sí. Puedo analizar los factores asociados con el incumplimiento de préstamos y construir modelos de clasificación para ayudar a evaluar el riesgo de crédito.
