La exploración de los datos a través de una serie de técnicas estadísticas permite entender la composición de los datos, la generación de distintos grupos y comportamientos de los sujetos en análisis: tarjetahabientes, canales, clientes, transacciones, sucursales, cajeros automáticos, etc.
Habilita funciones de estadística descriptiva
Gráficos e información. Permite una fácil configuración de distintos tipos de gráficos para realizar un análisis rápido de los datos, dentro de los cuales se incluyen: matrices de dispersión, lineal, burbuja, paralelo, Desviación, 3-D, densidad, histogramas, área, barras y barras apiladas, pastel, curvas de Andrews, Pareto
En muchos casos la generación de modelos predictivos requiere la preparación de los datos ya que estos no necesariamente tienen la calidad óptima, tienen valores incompletos, requiere el filtrado y mezcla de distintos grupos de información, o la generación de nuevos datos a partir de los existentes.
Sentinel Predictions cuenta con una amplia variedad de algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados para la generación de modelos. La utilización de cada algoritmo es dependiente normalmente de lo que se desea predecir, así como de la calidad y cantidad de los datos. En muchas ocasiones para un mismo objetivo, por ejemplo, prevención de fraude, se generan múltiples modelos a través de distintos algoritmos para que compitan por la obtención de los mejores resultados y al final contar con un «campeón».
Estimar el rendimiento del modelo y su precisión es fundamental para determinar si se puede establecer en producción evaluando la información en línea suministrada por Sentinel o si necesita algún afinamiento.