Formación

Muchos de los lectores de esta bitácora conocéis https://www.datanalytics.com/ el blog de Carlos Gil. En él ha publicado un libro/manual de R de acceso libre para todos aquellos que necesitéis una guía que abarque desde lo más básico al tratamiento de datos con R pasando por Shiny y análisis estadísticos de esos viejunos tan denostados últimamente.

De todas formas no sé como no deja este mundillo y se dedica plenamente a su faceta hostelera. En palabras de mi hijo: «El mejor brunch de Madrid, un 10».

Los días 13 y 14 de Febrero no podéis perderos en Madrid el ILOVEFS18 un evento al que si estáis por aquí no podéis faltar. Para más información tenéis el siguiente link:

http://medialab-prado.es/article/ilovefs18

¡Nos vemos!

Desde hace tiempo mis frases son más cortas. Creo que es un problema de las redes sociales, sobre todo twitter, que está cambiando mi comportamiento. Para analizar si esto está pasando se me ha ocurrido analizar la longitud de las frases de este blog desde sus inicios y de paso aprovechar para hacer web scraping con la librería Beatifulshop de Python. La idea es recorrer el blog y calcular la longitud de las frases y representar gráficamente como ha ido evolucionando esa longitud.

¿Si Facebook prestara dinero? ¿Si Facebook hiciera un banco? Tiene información interesante de nosotros, variables relevantes para cualquier modelo de scoring de crédito y sabe como es tu comunidad de amigos cibernéticos y cuales de ellos podrían avalarte a la hora de conceder un crédito. Además tanto Facebook, como Amazon o Wallapop tienen sus propios medios de pago y Google no tardará en crear su propio banco, unos están creando la economía del futuro y otros no pueden sobrevivir sin programadores en COBOL, entiendo que se quieran transformar aunque a lo mejor no es un tema de captar pasivo y prestar dinero a lo mejor es un tema de relacionar los recursos de las personas.

Las personas que están acostumbradas a trabajar con SAS emplean mucho los elementos first, last y by, en el blog hay ejemplos al respecto, en R podemos hacer este trabajo con la librería “estrella” dplyr de un modo relativamente sencillo. A continuación se presenta un ejemplo para entender mejor como funciona, creamos un conjunto de datos aleatorio:

id <- rpois(100,20)
mes <- rpois(100,3)+1
importe <- abs(rnorm(100))*100

df <- data.frame(cbind(id,mes,importe))

Tenemos un identificador, una variable mes y un importe y deseamos obtener el menor importe por mes el primer paso a realizar es ordenar el data frame de R por ese identificador, el mes y el importe en orden descendente:

Debemos de ir introduciendo el concepto de Social Pricing en el sector asegurador, si recordamos el año pasado Admirall y Facebook tuvieron un tira y afloja por el uso de la información de Facebook para el ajuste de primas de riesgo. Facebook alegaba a la sección 3.15 de su privacidad para no permitir emplear esta información a Admirall. Probablemente es un tema más económico. El caso es que tanto Facebook, como Instagram, como Twitter, como LinkedIn, como xVideos,… tienen información muy interesante acerca de nosotros, información que se puede emplear para el cálculo de primas en el sector asegurador (por ejemplo). No voy a decir como hacer esto, este blog no es el lugar, el que quiera conocer mis ideas que se ponga en contacto conmigo. Yo soy alguien “público”, no tengo problema en dejar mis redes sociales abiertas y este caso me sirve de ejemplo para analizar que dice Twitter de mí y también sirve de ejemplo para refrescar el manejo de información con Twitter con #rstats. Esta entrada es una combinación de entradas anteriores de esta bitácora así que recordemos como empezábamos a hacer scrapping de Twitter:

Como sabéis Correos (empresa de capital 100% público) ha decidido no colaborar con CartoCiudad (leer los comentarios de este enlace) y poner precio a los mapas de España por códigos postales. El ahora escribiente no se descargó todas las provincias y no puede pasaros estos archivos shape, sin embargo un comentario de Iñigo Flores en el mismo enlace de antes nos pone en la pista de un dataset con los códigos postales. Podemos encontrar tanto los archivos shape como los archivos geojson:

Típico gráfico de dos ejes de barras y líneas donde las barras miden una exposición y las líneas una frecuencia, en el mundo actuarial son muy habituales y son muy útiles para ver proporciones dentro de grupos a la vez que representamos el tamaño del grupo. Los datos habituales del curso de GLM for insurance data:

import pandas as pd
import io
import requests
#Lectura de un data set con número de siniestros de una cartera de automóviles
url = 'http://www.businessandeconomics.mq.edu.au/our_departments/Applied_Finance_and_Actuarial_Studies/acst_docs/glms_for_insurance_data/data/claimslong.csv'
s = requests.get(url).content
df = pd.read_csv(io.StringIO(s.decode('utf-8')))

df.head()

Ya tenemos un data frame con nuestros datos leyendo directamente del csv, ahora preparamos los datos para representarlos:

Carlos [aka «el tete»] me está enseñando python y una de las cosas que me ha enseñado es seleccionar de forma iterativa el mejor modelo con GridSearchCV y por si fuera poco vamos a emplear el método de clasificación «gradient boosting» para que no caiga en desuso sobre todo porque es una técnica que, bajo mi punto de vista, ofrece modelos muy estables. El ejemplo para ilustrar el proceso ya es conocido ya que vamos a estimar la letra O, mi talento no da para mucho más. Recordamos los primeros pasos:

Entrada análoga a otra realizada con R hace mucho tiempo empleando R, ahora realizo esta tarea con pytho. Estos gráficos van a ser necesarios para un fregado en el que ando metido ahora y como podéis ver es una tarea muy sencilla:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('http://www.businessandeconomics.mq.edu.au/our_departments/Applied_Finance_and_Actuarial_Studies/acst_docs/glms_for_insurance_data/data/claimslong.csv')

from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic
mosaic(df, ['agecat', 'valuecat'])
show()

Y da como resultado:

Saludos.

¿Si hacemos modelos de riesgo con python?

Soy cinturón blanco de Hive pero aprovecho el blog para mostraros como he añadido unas variables a mi consulta de Hive, en realidad espero que algún alma caritativa me indique alguna forma más elegante. Necesito que mis consultas vayan parametrizadas por fechas que hacen mención a particiones de la tabla, estas particiones no son variables fecha, son string con el formato YYYYMMDD así que es necesario transformar las variables para realizar operaciones con ellas. En este caso tengo una fecha inicio y quiero irme tres meses hacia atrás:

De forma gráfica os voy a presentar algunas técnicas de clasificación supervisada de las más empleadas en Machine Learning y podremos ver cómo se comportan de forma gráfica en el plano. Como siempre prefiero ilustrarlo a entrar en temas teóricos y para esta tarea se me ha ocurrido pintar una letra O y comenzar a trabajar con Python, así de simple. Lo primero es tener los datos, evidentemente serán puntos aleatorios en el plano donde pintamos una variable dependiente con forma de O:

Interesante reunión del grupo de usuarios de R de Madrid a la que debo asistir:

http://madrid.r-es.org/43-martes-25-de-abril-2017/

Por allí nos veremos si no pasa nada. Saludos.