📊 Cobranza Machine Learning - Análisis y Scoring de Clientes

🧠 Descripción del Proyecto

Este proyecto desarrolla un análisis de datos aplicado al proceso de cobranza, incorporando técnicas de Machine Learning para predecir la probabilidad de pago de clientes.

El objetivo principal es optimizar la gestión de cobranza mediante la segmentación y priorización basada en datos, mejorando la eficiencia operativa y la toma de decisiones.

🎯 Objetivos

• Analizar el comportamiento de clientes en mora
• Identificar variables clave que influyen en el pago
• Construir un modelo predictivo de probabilidad de pago
• Generar un scoring de clientes
• Optimizar estrategias de cobranza basadas en datos

📁 Estructura del Proyecto

Cobranza_MachineL_Analisis │ ├── README.md ├── cobranza_clientes_01.csv ├── cobranza_scored.csv ├── Cobranza_clientes_01.ipynb ├── requirements.txt └── .gitignore

⚙️ Tecnologías Utilizadas

• Python
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Seaborn
• Scikit-learn
• Jupyter Notebook

🔍 Metodología

1. Limpieza de Datos

• Eliminación de valores nulos
• Estandarización de variables

2. Análisis Exploratorio (EDA)

• Análisis de distribución de variables
• Identificación de patrones de comportamiento

3. Feature Engineering

• Transformación de variables
• Codificación de variables categóricas

4. Modelado Predictivo

• Implementación de Regresión Logística
• Evaluación del modelo

5. Scoring de Clientes

• Generación de score de probabilidad de pago
• Segmentación para priorización

📈 Resultados

• Identificación de clientes con mayor probabilidad de pago
• Generación de un sistema de scoring
• Mejora potencial en la eficiencia de cobranza

▶️ Cómo ejecutar el proyecto

1. Clonar repositorio

git clone https://github.com/Programan1008/Cobranza_MachineL_Analisis.git

2. Ingresar al proyecto
cd Cobranza_MachineL_Analisis

3. Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

4. Ejecutar notebook
jupyter notebook

📌 Requisitos
pandas
numpy
matplotlib
seaborn
scikit-learn
jupyter

🚀 Aplicación del Proyecto
Este modelo permite:

Priorizar clientes en campañas de cobranza
Optimizar recursos operativos
Mejorar tasas de recuperación
Integrar resultados en herramientas de BI (como Power BI)

👨‍💻 Autor
Cristopher Jiménez
Analista Programador | Data Analyst | BI Developer

📬 Contacto
Puedes conectar conmigo a través de LinkedIn para oportunidades laborales o colaboración profesional.