4 Settembre 2009
Un Suggerimento a tutti gli Istituti di Credito che vogliono dotarsi di un Sistema di Analisi Predittiva
Siete gli analisti di un istituto di credito? Desiderate dotarvi di uno strumento che vi consenta ad esempio di prevedere se un cliente sarà in grado di restituire un prestito? Desiderate stabilire qual è il profilo di cliente più conveniente da un punto di vista economico sulla base dei suoi dati anagrafici e dello storico dei suoi movimenti bancari nonché sulla base delle disponibilità nel conto corrente personale? Desiderate prevedere quale sarà il tempo medio di esecuzione di un operazione bancaria presso uno qualsiasi dei vs sportelli?
Ebbene ciò che dovrete procuravi sarà uno strumento e/o un servizio di analisi.
Partendo dal presupposto che le vs. banche dati siano di grandi dimensioni, e che le problematiche da affrontare possano essere di diversa natura (segmentazione/classificazione, previsione, analisi delle serie storiche), è chiaro che dovrete ricorrere ad opportune tecniche di data mining, dalle più tradizionali alle ultime ritrovate.
Immagino tra l’altro lo spaesamento di chi, in mancanza di soluzioni analitiche interne, si trova a dover scegliere tra una schiera numerosissima di fornitori di soluzioni, di servizi e di prodotti.
Il mio modesto suggerimento è allora quello di fare la seguente cosa: fatevi suggerire da qualcuno più esperto di voi come strutturare una vostra base dati di cui disponete già tutti i valori, sia per le variabili indipendenti (predittori) che per le variabili dipendenti (si tratterà presumibilmente di dati storici). Dopodiché “oscurate” opportunamente i valori delle variabili dipendenti.
Una volta fatto ciò sottoponete la base dati alle diverse aziende di consulenza o ai fornitori di soluzioni analitiche, invitandoli ad eseguire una previsione dei valori della variabile dipendente sulla base dello specifico obiettivo di analisi e sulla base ovviamente dei valori noti delle variabili indipendenti (predittori).
Una volta che tutti gli interpellati avranno eseguito la loro analisi sulla medesima base dati, non vi rimarrà che confrontare i valori previsti da ognuno con i valori della variabile dipendente noti SOLTANTO a voi.
(La procedura è semplice: ad esempio nel caso della classificazione si ricorrere ad una matrice di confusione per il confronto tra classificazioni attese e classificazioni osservate. In questo caso sarà sufficiente osservare i tassi di errata classificazione. Per quanto invece riguarda i problemi di previsione/regressione sarà sufficiente osservare l’andamento dei residui).
A questo punto, saranno i numeri a parlare e a suggerirvi chi o quale software ha prodotto la previsione migliore.
Diffidate sempre di chi si riempie la bocca di grandi parole e vanta collaborazioni od esperienze passate di grande prestigio. Basatevi sull’osservazione dei risultati concreti, ottenuti sui VOSTRI DATI, e giudicate l’accuratezza e l’esaustività delle spiegazioni ad essi allegati.
Postato il 04/09/2009 9.21.35 in Attualità |
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