SCORING E MODELLI PREDITTIVI

Classificare e profilare per prevedere

Calendario

Dal 3 al 6 aprile 2017


Percorso Formativo

Il programma rientra nel Percorso Formativo: Business Data Analytics


Perchè il programma

I modelli di scoring rappresentano la miglior risposta all’esigenza di creare classificazioni e ordinamenti, di profilare e prevedere comportamenti, di misurare e valutare l’impatto di indicatori e azioni in modo analitico con l’obiettivo di rendere maggiormente efficienti ed efficaci i processi decisionali.

I modelli predittivi, sfruttando la disponibilità di dati e informazioni sul passato, rappresentano un effettivo supporto per la descrizione di regolarità di comportamenti, per la profilazione, per accrescere la capacità predittiva, per la valutazione anticipata del rischio e delle potenzialità in diverse aree di applicazione.

Il programma di SDA Bocconi Scoring e Modelli Predittivi, è progettato per definire e trasmettere una metodologia per lo sviluppo delle competenze necessarie per la costruzione di punteggi e classificazioni: dalla definizione dei riferimenti temporali, alla predisposizione della struttura dei dati, alla valutazione e validazione delle performance.


Destinatari

Scoring e Modelli Predittivi si rivolge a tutti coloro che hanno l’esigenza di sviluppare classificazioni e score in modo analitico attraverso tecniche statistiche multivariate, e a tutti coloro che intendono  capirne il funzionamento, potenzialità e modi di utilizzo.

Il corso è di natura trasversale e multisettoriale. La metodologia per la costruzione di modelli di scoring e predittivi sarà applicata alle principali aree di utilizzo manageriale: analisi del rischio finanziario, stima della probabilità di insolvenza, credit scoring e rating, propensity e propensione all’acquisto,  analisi di abbandono, churn e rischio commerciale, customer retention, analisi di potenzialità, profilazione e analisi di efficacia delle attività.

Il programma può essere acquistato anche da chi non ha frequentato il corso “Ricerca, organizzazione e analisi quantitativa dei dati” anche se è richiesta una conoscenza di base delle metodologie statistiche o un’esperienza di Business Analytics.


"Complessivamente l'esperienza è stata molto positiva. I docenti sono molto preparati tecnicamente e molto professionali. Buona l'interazione con l'aula e il programma di studio."

Lucio Scotti, Expert, Banca d'Italia


Contenuti

L’iniziativa si propone di fornire una metodologia per lo sviluppo di modelli di scoring e predittivi seguendo tutte le fasi del processo, dalla preparazione dei dati alla valutazione e misurazione dell’impatto sulle decisioni aziendali.
Nello specifico i contenuti saranno presentati e affrontati seguendo i principali passi necessari allo sviluppo e costruzione dei modelli:

Definizione degli obiettivi e della struttura dei modelli

  • Ordinare, profilare e classificare attraverso diverse tipologie di modelli 

Organizzazione e preparazione dei dati per la costruzione dei modelli di scoring

  • Definizione dell’orizzonte temporale (per l’analisi, per la valutazione delle performance e per  l’applicazione predittiva)
  • Identificazione dei campioni di analisi (training, test, validazione)
  • Esplorazione e trattamento dei dati 
  • Analisi preliminare della qualità dei dati (tipologia di variabili, standardizzazione, dati mancanti, dati anomali)
  • Individuazione e selezione delle variabili potenzialmente rilevanti e utilizzabili ai fini dell’analisi
  • Analisi preliminari (data visualization e analisi bivariate)

Sviluppo di modelli di scoring attraverso tecniche statistiche di analisi multivariata

  • Regressione lineare e analisi discriminante lineare applicate ai dati interni
  • Regressione logistica 
  • Regressione e classificazione ad albero (metodo CHAID e metodo CART)

Valutazione delle performance dei modelli di scoring e validazione

  • Matrice di corretta classificazione
  • Qualità e validazione dei risultati (training, test, cross-validation, leave-one-out, bootstrap)
  • Grafici Lift, ROC e AUROC
  • Confronto tra diversi modelli e selezione del modello “migliore”
  • Analisi della distribuzione dello score e identificazione dei cut-off ottimali 

Monitoraggio e misurazione dell’efficacia del modello in ambito aziendale. 

Le diverse fasi metodologiche e i contenuti saranno presentati e declinati attraverso esempi e applicazioni. 


Metodologia didattica

L’iniziativa ha un taglio applicativo e operativo. I docenti ripercorreranno con i partecipanti i passi logici necessari alla comprensione dei temi trattati, analizzando casi studio sviluppati dall’analisi di realtà aziendali tramite:

  • esercitazioni e discussioni di gruppo
  • impiego di software applicativi

Faculty

Luca Molteni
Renata Trinca Colonel

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Prezzo:

€ 2500.00 + IVA


Programma che fa parte del percorso:

PERCORSO BUSINESS DATA ANALYTICS

Il percorso è disegnato per avere una visione completa dei metodi e degli strumenti indispensabili in azienda per la gestione e l’analisi dei dati. Business Data Analyst forma figure che sappiano interfacciarsi con le diverse funzioni aziendali e abbiano uno sguardo trasversale alle attività, senza perdere di vista la lettura corretta del dato a supporto delle decisioni.