Les presentamos un nuevo segmento que tendrá la Comunidad de ADN que se llama Pizcas del Saber, en donde se explicará temas de tendencia sobre la analítica de datos. Observa el siguiente video para más detalle:

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La unidad de analítica de datos felicita a nuestra compañera Nancy Rodríguez Ramos, quién participó y ganó en el concurso Data Challenge 2024.

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SOBRE EL CONCURSO

Data Challenge 2024,  estuvo dirigido a estudiantes y profesionales de diversas áreas, entre ellas: informática, ciencia de datos, estadística y administración pública.

Este evento reconoció los proyectos que propusieron soluciones innovadoras a problemas relevantes en este campo. Los participantes del concurso recibieron talleres gratuitos en los que se les proporcionó asesoría en análisis de datos y contratación pública.

Este concurso busca  fomentar la participación ciudadana y el uso innovador de datos públicos abiertos, para mejorar la transparencia y eficiencia en los procesos de contratación pública. 

Célula de Analítica de Datos Parte 3

Toda historia tiene su final, ¿cierto? Hoy les compartimos este video con algunos compañeros de la Célula que quieren compartir su conocimiento y la experiencia vivida en estos últimos meses.

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“No hay final real. Solamente es el lugar donde detienes la historia”. 

-Frank Herbert.

LEA TAMBIÉN

• Célula Analítica de Datos - Parte 1 | La conformación
• Célula Analítica de Datos - Parte 2 | Los resultados de la célula

¡Continuemos haciendo la diferencia en el Conglomerado!

¿Conocemos a nuestros clientes?

A través del plan de Transformación Digital, surgió una iniciativa de Analítica Avanzada para explorar aun más los datos de nuestros clientes. Lo cual nos condujo a conformar una Célula de Analítica, en la que contamos con la participación de varios colaboradores de distintas áreas del Banco, trabajando mediante una metodología ágil.  

Con el siguiente Storytelling les compartimos una parte de nuestro recorrido:

¡TE INVITAMOS A VER LAS RESPUESTAS DE LA SOLUCIÓN

EN LA  PUBLICACIÓN DEL VIERNES 17 DE DICIEMBRE

SOBRE SEGMENTACION DE CLIENTES FÍSICOS!

1️⃣ ¿Qué es un Entorno de Programación?

Un entorno de programación es un conjunto de herramientas que facilita escribir, ejecutar y depurar código. Incluye un editor de texto, consola, gestor de paquetes y herramientas adicionales.

Dentro de los entornos de programación la forma de generar los comandos y dar instrucciones es por medio del código de programación, a este se le llama "lenguaje de programación".

2️⃣¿Qué es un lenguaje de programación?

Un lenguaje de programación es un sistema formal que permite escribir instrucciones para que una computadora las interprete y ejecute. Lenguajes como R y Python son altamente usados por su simplicidad y potencia para tareas de ciencia de datos, estadística, aprendizaje automático y automatización.

3️⃣ Características de los Entornos Modernos

Los entornos de programación actuales no solo permiten escribir código, sino que también ofrecen herramientas avanzadas que mejoran la productividad, la colaboración y la comprensión del código.

Estas características facilitan el trabajo de programadores, científicos de datos y analistas en cualquier etapa del desarrollo. Entre las más destacadas se encuentran:

• 🔍 Autocompletado: Sugerencias automáticas mientras se escribe código.
• 🔁 Control de versiones (Git): Permite rastrear y revertir cambios en el código.
• 🧪 Ejecución interactiva: Posibilidad de correr fragmentos de código sin ejecutar todo el script.
• 📊 Visualización de resultados: Muestra gráficos, tablas o salidas directamente en el entorno.
• 📦 Entornos virtuales y dependencias: Aislan proyectos y gestionan librerías específicas.
• 📓 Compatibilidad con notebooks: Integración con formatos interactivos como Jupyter o RMarkdown.

4️⃣ Entornos de Programación Populares

Los lenguajes R y Python cuentan con múltiples entornos que se ajustan a distintos niveles de experiencia y tipos de proyectos. A continuación, se listan los entornos más usados para cada lenguaje:

En R 📘

• R GUI: Interfaz básica oficial.
• RStudio: IDE completo y potente, ideal para análisis de datos.
• Jupyter (IRkernel): Permite usar R en notebooks interactivos.
• VS Code: Editor ligero con extensiones para R.
• Anaconda: Plataforma que facilita la gestión de entornos y paquetes.

En Python 🐍

• IDLE: Entorno simple incluido con Python.
• PyCharm: IDE profesional con múltiples herramientas integradas.
• Jupyter: El favorito en ciencia de datos por su interactividad.
• VS Code: Editor liviano con soporte robusto para Python.
• Anaconda: Distribución con herramientas para data science.
• Spyder: IDE especializado para entornos científicos.

5️⃣ Librerías esenciales

Tanto R como Python poseen ecosistemas ricos de librerías que permiten realizar tareas complejas de análisis, visualización, modelado y desarrollo web con pocas líneas de código. Estas son algunas de las más utilizadas:

En R 📘

• tidyverse: Conjunto de paquetes para análisis de datos.
• ggplot2: Gráficos avanzados.
• dplyr: Manipulación de datos.
• caret: Modelado predictivo.
• shiny y Bioconductor: Aplicaciones web interactivas y bioinformática.

En Python 🐍

• pandas: Manipulación de datos tabulares.
• matplotlib: Visualización básica.
• scikit-learn: Algoritmos de machine learning.
• tensorflow: Redes neuronales y deep learning.
• flask: Desarrollo web liviano.

6️⃣ Conclusión

Los entornos de programación permiten maximizar el potencial de lenguajes como R y Python. Elegir el entorno correcto facilita el desarrollo, mejora la productividad y organiza mejor el flujo de trabajo.

📌 Elige tu entorno ideal según el proyecto:

Célula de Analítica de Datos Parte 2

La semana pasada les compartimos la invitación que se envió a los equipos para participar. Si se lo perdieron pueden ver el blog haciendo click aquí.

Luego de meses de trabajo, coordinación, aprendizaje, esfuerzos, superar obstáculos, sustos, carreras, lágrimas, tardes de café… Lo común del día a día, les traemos los resultados de esta colaboración mediante el siguiente Data Storytelling:

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Célula de Analítica de Datos

Durante el año 2021 varias unidades ejecutoras trabajaron en equipo, con el fin de incrementar la colocación de tarjetas de crédito mediante la analítica de datos. Esta unión dio paso a la primera Célula de Analítica de Datos, la cual se desempeñó mediante la metodología ágil: Scrum. Hoy como primera parte de esta historia les compartimos el video de invitación que realizamos y enviamos a las personas involucradas. Manténganse atentos en las próximas semanas que les contaremos más sobre esta experiencia.

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Actualización del Proceso de Segmentación de Clientes Físicos

En el CFBCR, la Unidad de Analítica Avanzada, detectó debilidades en el proceso de segmentación de clientes físicos, por lo que se propone mejorar el proceso mediante: la asignación de un responsable de la segmentación y una periodicidad, con el fin de brindar a futuro una mejor experiencia al cliente, según el segmento al que pertenece.

Figura 1. Ejemplo visual del cambio de segmentación

Preguntas clave

¿Quién es el responsable de la segmentación?

¿Cada cuánto se realiza?

No había un responsable de ejecutar el proceso de segmentación de personas físicas, la propuesta es que el responsable sea la Gerencia Local Estratégica Comercial y Productos Banca Personas. 

Tampoco existía una periodicidad establecida de ejecución del proceso, la propuesta es aplicarlo los primeros días hábiles de cada mes. 

Además, algunos clientes no tenían asignado, ni actualizado, el segmento al que pertenece; ahora todos los clientes físicos activos tienen un segmento asignado.  

Lo anterior se regirá a partir del 2022 cuando se actualice la normativa Disposiciones Administrativas sobre la Segmentación de Clientes en la Banca de Personas, Pymes y Corporativa.