Este repositorio contiene el trabajo realizado durante la Simulación Empresarial de Análisis de Datos, organizada por la IT Academy de Barcelona Activa.
El objetivo de esta simulación fue recrear un entorno profesional para analistas de datos junior, permitiendo aplicar conocimientos técnicos y habilidades interpersonales en la resolución de problemas empresariales.
Durante la simulación, asumí el rol de Analista de Finanzas y Riesgo Crediticio, colaborando con mi compañero del mismo perfil para abordar desafíos enfocados en:
- Evaluar la salud financiera de los clientes.
- Analizar los riesgos asociados al crédito.
- Proponer ajustes en las políticas crediticias para optimizar la estrategia financiera y mitigar riesgos.
La participación incluyó el uso de metodologías ágiles, como Kanban, y herramientas colaborativas, como GitHub, para gestionar tareas y facilitar el trabajo en equipo.
El conjunto de datos utilizado en este proyecto está relacionado con campañas de marketing directo de una institución bancaria portuguesa.
El dataset incluye información demográfica, financiera y de comportamiento de los clientes, así como detalles sobre los resultados de las campañas, lo que permitió realizar análisis detallados.
- Más detalles: Bank Marketing
El repositorio está organizado en las siguientes secciones:
documentation/: Archivos que documentan el proceso de limpieza de datos y los desafíos realizados por cada perfil.results/: Informes y visualizaciones generados como resultado de los desafíos planteados.scripts/: Código en Python y SQL utilizado para el procesamiento de datos, análisis y generación de resultados.
A continuación, se detallan los desafíos abordados en el marco de la simulación:
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¿En qué medida los clientes con saldos más bajos están en más riesgo de incumplimiento de crédito?
- ¿Cómo debemos ajustar nuestras políticas de crédito para mitigar este riesgo?
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¿Los clientes con préstamos e hipotecas tienden a tener un saldo medio más bajo o más riesgo de incumplimiento?
- ¿Cómo deberíamos ajustar nuestras ofertas y estrategias de gestión de riesgos en función de estos hallazgos?
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¿Qué umbrales de saldo podrían indicar mayor riesgo de morosidad?