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In this session, I examine the Credit Card Clients data set found on the UCI Machine Learning Repository website to determine if a person will default on their credit card using logistic regression and random forest. This is the fourth version of the document

El propósito fundamental de este estudio es resolver este problema de negocio haciendo uso de la reducción de la dimensionalidad para analizar las estructuras subyacentes en la gran cantidad de variables que se pueden obtener para abordar este problema, se busca construir a partir del análisis un serie de estrategias que puedan ser implementadas en la organización, buscamos transformar los datos en decisiones que optimicen los costos de funcionamiento y se asegure la sostenibilidad a largo plazo del negocio. El objetivo es permitir la transformación de políticas generales a planes de carrera, beneficios e incentivos personalizados, que permitan ir a la raíz de la deserción de los empleados en la organización. Para lograrlo, articulamos un objetivo complementario: Se hará una reducción de la complejidad de las 35 variables originales reduciéndolas a 2 Componentes Principales que capturen la mayor varianza posible. Posteriormente, aplicaremos técnicas de Clustering sobre este espacio reducido para segmentar a los empleados de manera eficiente.

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