Toma de decisiones con minería de datos para un portafolio de crédito: simulación por componentes principales 
Autor: Juan Fabrizio Sánchez Jiménez
Año: 2019
Carrera: Actuaría

Los avances científicos y tecnológicos son una parte importante de la toma de decisiones a partir de información. Hoy en día, los directivos y ejecutivos de forma profesional utilizan información estadística confiable, por ello el tratamiento de la información para obtener predicciones certeras requiere de procedimientos innovadores científicamente probadas que danmayor certeza en términos probabilísticos al utilizar el modelaje para la simulación de situaciones reales en distintas áreas. En el presente trabajo se aborda una metodología y técnicas que representan un ejercicio de simulación robusta y minería de datos. Dentro de las motivaciones de la construcción de este trabajo, el autor busca compartiral lector un camino para abordar el problema de toma de decisiones a partir de del uso de información, minería de datos y simulación que han sido probadas como eficientes en casos denegocios financieros. El objetivo principal es mostrar una herramienta de predicción y simulación para la administración de un portafolio de crédito a través de un método de minería de datos que ayudará al equipo ejecutivo y directivo de una empresa en sus estrategias de negocio de forma sencilla y ágil. La minería de datos es uno de los marcos de referencia más aceptados en el sector bancario, pues además de proveer de resultados, está centrada en el conocimiento del negocio y las necesidades de los tomadores de decisiones, tales como la retroalimentación, el análisis descriptivo y la implementación al negocio. Para ello se realizó una comparación de distintas metodologías de minería de datos y se seleccionó la metodología CRISPDM para realizar elmarco de referencia de la solución del problema. En el contexto de la minería de datos, las herramientas que apoyan el procesamiento masivo de los datos son software avanzados en métodos matemáticos, numéricos y estadísticos, donde el software Python ha tendio relevancia debido a su acelerado uso y crecimiento de sus librerías estadísticas. El método propuesto en este documento, tiene como objetivo la generación de una herramienta de toma de decisiones por medio de técnicas predictivas y de simulación de variables correlacionadas, que, en sinergia con la minería de datos, aportará por medio de los pasos de la metodología un panorama previo, la representación y exploración de los datos y posteriormente la generación de escenarios en portafolios de crédito. La solución de una problemática de esta índole puede ser desarrollada por un profesionista como el actuario, el cual puede ser eje clave para la solución y optimización de procesos con minería de datos y ciencias afines. En el primer capítulo se atenderán los antecedentes de minería de datos y análisis de información, la importancia de la correcta implementación de esta, así como las principales áreasde estudio. También se revisan temas de toma de decisiones estratégicas. Por último, se introducen estos temas al mundo del sector bancario y de portafolios de crédito. En el segundo capítulo, incluimos las herramientas estadísticas que se requieren por la metodología implementada y son utilizadas en el desarrollo del caso de uso. Se realizó una revisiónde técnicas descriptivas univariadas y multivariadas, predictivas, comparativas y de simulación. En el tercer capítulo, se presentan las herramientas y marcos de referencias útiles para la solución de problemas. Se revisan diferentes marcos de referencia de minería de datos y contrastan bajo un enfoque de implementación. También se desarrollan los principales comandos de software seleccionado para este análisis, que es Python. Y al final se hace una revisión de