https://github.com/tomaslopera/casoagrupamiento
https://github.com/tomaslopera/casoagrupamiento
data-preparation data-transformation exploratory-data-analysis machine-learning visualization
Last synced: 9 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/tomaslopera/casoagrupamiento
- Owner: Tomaslopera
- Created: 2025-08-30T20:31:22.000Z (9 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-08-30T20:40:14.000Z (9 months ago)
- Last Synced: 2025-08-30T22:19:27.655Z (9 months ago)
- Topics: data-preparation, data-transformation, exploratory-data-analysis, machine-learning, visualization
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 1.34 MB
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- Readme: README.md
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README
# Caso 2: Agrupamiento (Entidad Financiera)
## Contexto
Proyecto de segmentación de clientes de una entidad financiera con el fin de diseñar una estrategia de atracción de **segunda tarjeta de crédito**. Se busca validar si la hipótesis de **4 clusters** es adecuada y útil para el negocio. Se implementa la metodología **ASUM-DM**
## Metodología
- **Exploración**: análisis univariado y bivariado, detección de outliers y correlaciones.
- **Preparación**: imputación de nulos, escalamiento, normalización y tratamiento de variables.
- **Transformación**: transformación de las variables numéricas mediante **MinMaxScaler()**.
- **Modelado**: comparación de algoritmos de agrupamiento (**K-Means, DBSCAN, Jerárquico, GMM**) y evaluación con métricas de calidad de clusters mediante el índice de Silhouette.
## Tecnologías
- Python
- Pandas
- Scikit-learn
- Matplotlib, Seaborn
- Jupyter Notebook