Il progetto in oggetto si concentra sull'analisi commerciale delle pratiche di finanziamento di veicoli in portafoglio di una delle maggiori società automobilistiche, con l'obiettivo di analizzare il loro ingresso o permanenza in uno stato di delinquency (cattivi pagatori) al fine di ottimizzare la gestione e la performance dell'intero portafoglio. Il progetto si avvale di un'analisi quantitativa e qualitativa dei dati relativi alle pratiche in essere, utilizzando un approccio basato su strumenti di analisi statistica e modelli di previsione in grado di identificare pattern significativi e aree di miglioramento. Specificamente, al fine di questa analisi viene utilizzato un modello Python basato su tecniche di clustering, in grado di interpretare caratteristiche numeriche, testuali e categoriche dei dati elaborati.