<jupyter_start><jupyter_text>Solicitudes de productosSe pueden ver los productos solicitados entre los clientes. Revisar si la columna Producto_Solicitado tiene un número finito de tipos (debería). Features a sacar: Hace cuantos meses pidió un producto el cliente, el tipo de productos pedidos. Revisar columna de sustento. Tal vez incluya algunas irregularidades.<jupyter_code># Reading dataset
df_solicitudes = pd.read_csv("../data/DATA_SOLICITUDES_F.csv")
df_solicitudes.info()
df_solicitudes.head().T
df_solicitudes.shape #pocas
df_solicitudes.describe().T<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Distribucion por MES<jupyter_code>df_solicitudes['MES'].value_counts(dropna=False).sort_index()
plt.figure(figsize=(20,5))
plot = sns.countplot(x = 'MES', data = df_solicitudes) 
# 201707 con gran número de solicitudes (Suceso importante? Oferta?)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Distribucion por moneda<jupyter_code>df_solicitudes['Moneda'].value_counts(dropna=False).sort_index() # Sera indistinto?
plt.figure(figsize=(20,5))
plot = sns.countplot(x = 'Moneda', data = df_solicitudes)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Distribucion por rango de importe<jupyter_code>df_solicitudes['RGO_Importe'].value_counts(dropna=False).sort_index() # ?????? Que es esto xd, es uniformisimo
plt.figure(figsize=(20,5))
plot = sns.countplot(x = 'RGO_Importe', data = df_solicitudes)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Explorando productos solicitados<jupyter_code>df_solicitudes['Producto_Solicitado'].value_counts(dropna=False).sort_values(ascending=False)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Rango de distribución de rango en productos más solicitados<jupyter_code># CARTA FIANZA TÉCNICA
plt.figure(figsize=(20,5))
plot = sns.countplot(x = 'RGO_Importe', data = df_solicitudes[df_solicitudes['Producto_Solicitado'] == 'CARTA FIANZA TÉCNICA'])
# LÍNEA DE PRÉSTAMO CAPITAL DE TRABAJO
plt.figure(figsize=(20,5))
plot = sns.countplot(x = 'RGO_Importe', data = df_solicitudes[df_solicitudes['Producto_Solicitado'] == 'LÍNEA DE PRÉSTAMO CAPITAL DE TRABAJO'])
# PRÉSTAMO CAPITAL DE TRABAJO
plt.figure(figsize=(20,5))
plot = sns.countplot(x = 'RGO_Importe', data = df_solicitudes[df_solicitudes['Producto_Solicitado'] == 'PRÉSTAMO CAPITAL DE TRABAJO'])
# LÍNEA DE TARJETA CAPITAL DE TRABAJO
plt.figure(figsize=(20,5))
plot = sns.countplot(x = 'RGO_Importe', data = df_solicitudes[df_solicitudes['Producto_Solicitado'] == 'LÍNEA DE TARJETA CAPITAL DE TRABAJO'])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Rango de distribución de rango por años más frecuentes<jupyter_code># 201707
plt.figure(figsize=(20,5))
plot = sns.countplot(x = 'RGO_Importe', data = df_solicitudes[df_solicitudes['MES'] == 201707])
df_solicitudes[df_solicitudes['MES'] == 201707]['RGO_Importe'].mean()
df_solicitudes[df_solicitudes['MES'] == 201707]['RGO_Importe'].std()
# 201805
plt.figure(figsize=(20,5))
plot = sns.countplot(x = 'RGO_Importe', data = df_solicitudes[df_solicitudes['MES'] == 201805])
df_solicitudes[df_solicitudes['MES'] == 201805]['RGO_Importe'].mean()
df_solicitudes[df_solicitudes['MES'] == 201805]['RGO_Importe'].std()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>GranularidadDeberia haber mucho mas de un producto por mes pedido para algunos clientes.<jupyter_code>df_solicitudes.sort_values(["ID_CLIENTE","MES"], inplace = True)
bool_series = df_solicitudes[["ID_CLIENTE","MES"]].duplicated()
df_solicitudes[bool_series]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Buscando ejemplos especificos<jupyter_code>df_solicitudes[(df_solicitudes['MES'] == 201707) & (df_solicitudes['ID_CLIENTE'] == 92)]
# Leyendo el sustento
df_solicitudes[(df_solicitudes['MES'] == 201707) & (df_solicitudes['ID_CLIENTE'] == 92)]['Sustento_Solicitud'].values[0]
# Revisando si este cliente hizo compra de otros productos en otros periodos.
df_solicitudes[(df_solicitudes['ID_CLIENTE'] == 92)] # No. (Tal vez se fue xd)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.13306246825799897, 'fraction_numerical': 0.025393600812595226, 'mean_word_length': 9.791780821917808, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 37, '<?xml version=': 0, '>': 37, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '9', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '375958', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1638, 'n_tokens_neox': 1533, 'n_words': 253, 'path': 'eda/BasicEDA_DATA_SOLICITUDES_F.ipynb', 'repo_name': 'davichoar/BBVA-2019', 'size': '3938'}