Trabajo para Curso de Análisis de Datos (Crisp-DM)

RETO:
Se tiene un conjunto de datos simulado basado en seis meses de la información recogida
por una aseguradora mundial llamada “SALUD Y SEGUROS”, cuyo objetivo fue
desarrollar un modelo para determinar la probabilidad de siniestro en los próximos 12
meses.
La variable de interés es la siniestralidad , que representa el estado binario de No
Siniestro 0 y Siniestro 1.
DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
Los modelos analíticos para el manejo de los seguros de accidentes se están usando por
muchas instituciones y están dando resultados exitosos en todo el mundo. Los modelos
analíticos se pueden definir como un conjunto de métodos y técnicas cuantitativas usados
para predecir la probabilidad de que un cliente falle (Sea siniestroso) y en consecuencia no se
recupere el rédito otorgado por la empresa.

❖ Desarrollar el modelo basado en la metodología CRISP-DM.
➢ Realizar el análisis exploratorio de datos (EDA) con la variable dependiente
(Target) e interpretar los hallazgos.
➢ Identificar las variables más importantes
➢ Realizar la segmentación de clientes.
➢ Incluir la variable segmento como una variable cualitativa en el modelo final.
❖ Enviar la solución en Python Notebook (documentado).