Ecosistema y créditos

El código de esta web, los diez scripts del análisis con sus resultados, el banco de comprobaciones, el fichero anonimizado y el informe técnico.

https://github.com/jleonceo/de-datos-en-bruto-a-decisiones

Segmentación RFM de los clientes de un comercio electrónico. Aquí esa segmentación no se puede hacer porque el fichero no identifica al cliente; la parte V lo explica.

https://github.com/jleonceo/RFM-Customer-Analytics

Un modelo que ordena los contactos por probabilidad de compra. Es el caso en que sí hay algo que predecir; aquí, la satisfacción no se puede predecir con estas variables.

https://github.com/jleonceo/lead-scoring-ml

Los accidentes de tráfico de Madrid en 2020 a partir de los datos abiertos del Ayuntamiento: limpieza, análisis y un modelo de gravedad. Otro fichero público que no se puede contar tal cual viene.

https://github.com/jleonceo/accident-intelligent-agent

Análisis financiero con Python y MySQL de otra empresa ficticia a partir de su libro diario.

https://github.com/jleonceo/analisis-contable

Previsión de caja comprobada con datos pasados. Es la pregunta de qué pasará, que aquí solo se toca de pasada.

https://github.com/jleonceo/tesoreria-forecast-ia

Detección de fraude en apuntes contables con aritmética. Aquí las anomalías son ventas imposibles, con el mismo principio de marcar y no borrar.

https://github.com/jleonceo/control-interno-fraude-ia

Comprobaciones de coherencia hechas con código y sin IA, el mismo principio que el banco de este proyecto.

https://github.com/jleonceo/verificacion-determinista-ia

Una puerta que bloquea los datos personales antes de que salgan. Aquí se anonimiza el fichero antes de publicarlo.

https://github.com/jleonceo/pii-output-gate

La web que reúne todos estos proyectos.

https://juanluisleon.vercel.app