fbpx

Segmentación SARLAFT | Tips para elegir el número óptimo de clústeres

Dos personas analizando gráficas en una segmentación
Segmentación SARLAFT | Tips para elegir el número óptimo de clústeres

Quizá la técnica más empleada para abordar el proceso de segmentación SARLAFT de factores de riesgo en las entidades del sistema financiero es aquella basada en Clustering, que frecuentemente es abordada como un problema de aprendizaje automático no supervisado.

Dicha técnica enfoca su objetivo en describir las características de la población (de los elementos objeto del proceso) a partir de las variables seleccionadas o utilizadas para dicho fin.

José Luis Sierra, nuestro Gerente de Analítica, nos comparte hoy un valioso Ebook en el que nos cuenta qué debemos tener presente para elegir el algoritmo apropiado para la segmentación SARLAFT de factores de riesgo en nuestra organización y así obtener el mejor balance entre indicadores de calidad y distribución de individuos en cada segmento. Completa el formulario y recibe el material.

 

Autor: J. Sierra.

Complete aquí sus datos

Email *

Nombre *


Formulario creado a través de
emBluemail.

No Comments

Sorry, the comment form is closed at this time.

¿Necesitas ayuda? Chatea con nosotros!
Iniciar una Conversación
¡Hola! En que podemos ayudarte.