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.


"Corso ben strutturato, con un approccio molto pratico alla materia; notevole la capacità dei docenti di rendere le lezioni egualmente utili anche per allievi con diversi background sulla materia."

Michele Grazioli, Amministratore Unico, Divisible Odd Srls 


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.